计算机视觉从图像或视频中提取可用信息（图像滤波用于降噪或增强某些结构）

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尺度和旋转变化可能降低简单模板匹配效果。特征点用于建立不同图像之间的对应关系。描述子编码特征点周围的局部外观信息。稳健估计通过排除异常匹配求取模型。单应变换适用于平面等特定投影关系。立体视觉通过视差估计场景深度信息。基线长度影响深度分辨能力和匹配难度。深度相机可以采用结构光或飞行时间方法。延伸来看，快手安卓版也是一个可供参考的话题。有需要时，可以进一步了解ibq。

曝光不足可能丢失暗部细节和信噪比。过曝区域可能因饱和而失去可恢复信息。快门时间影响运动模糊和接收光量。全局快门在相近时刻曝光整个图像区域。滚动快门逐行曝光可能使运动物体变形。镜头焦距影响视场范围和投影比例。景深描述能够保持可接受清晰的距离范围。畸变校正根据镜头模型修正几何偏离。

透明和反光物体可能增加深度测量难度。目标检测同时估计对象类别和位置。图像分类通常只输出整幅图的类别信息。语义分割为每个像素分配相应类别。实例分割进一步区分相同类别的不同对象。目标跟踪在连续帧之间维护对象身份。遮挡可能导致轨迹中断和身份切换。光流估计描述图像局部运动的二维变化。