计算机视觉（Computer Vision）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它使计算机能够从图像和视频中获取有意义的信息。主要研究方向包括图像分类、目标检测与定位、语义分割、实例分割、三维重建和运动与跟踪等。

1. 图像分类

图像分类是计算机视觉的基础任务之一，它通过对图像进行分类来识别图像中的对象或场景。例如，在自动驾驶中，图像分类可用于识别道路上的车辆、行人或交通标志。

2. 目标检测与定位

目标检测与定位旨在识别图像中的对象并确定其位置。这一技术广泛应用于安防监控、自动驾驶和人脸识别等领域。

3. 语义分割

语义分割是将图像中的每个像素分配给一个类别，例如道路、建筑物或车辆。它被广泛应用于自动驾驶、医学图像分析和增强现实（AR）中。

4. 实例分割

实例分割在语义分割的基础上进一步区分图像中的不同实例，如区分多个人物或多个车辆。这一技术对自动驾驶和机器人导航至关重要。

5. 三维重建

三维重建通过从多个视角的二维图像中恢复出三维场景。它被广泛应用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和机器人导航中。

6. 运动与跟踪

运动与跟踪关注于检测和追踪图像或视频中的移动物体。它在视频监控、人机交互和自动驾驶等领域有重要应用。

计算机视觉的应用场景广泛，包括自动驾驶、安防监控、医疗诊断、工业检测等。未来，随着技术的进步，计算机视觉将在更多领域发挥重要作用，如元宇宙和边缘计算。