计算机视觉技术难点有哪些？还需要突破什么？

计算机视觉技术的发展面临着许多难点，以下是其中的一些：

计算机视觉技术难点有哪些？

1. 图像的模糊和噪声：由于光照、摄像机、场景等因素的影响，图像可能会受到模糊和噪声的影响，这会给图像处理带来很大的挑战。

2. 复杂场景下的目标检测和跟踪：在复杂场景中，目标可能会被其他物体遮挡或者被视角遮挡，这给目标检测和跟踪带来很大的难度。

3. 视角变化和尺度变化：视角和尺度变化会导致物体在图像中的形态和大小发生变化，这会给物体识别和跟踪带来很大的挑战。

4. 图像分割：图像分割是将图像分成若干个不同区域的过程，这是许多计算机视觉应用的基础，但是图像分割的准确度和效率都是很大的挑战。

5. 数据量和计算量：深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源，这对于许多应用来说是一个巨大的挑战，尤其是对于实时应用来说。

6. 真实场景下的实时处理：计算机视觉在真实场景中需要实时响应和处理，这要求算法和模型具有高效性和实时性，这也是一个技术难点。

7. 数据隐私和安全：在许多计算机视觉应用中，图像数据可能涉及到个人隐私和商业机密，数据隐私和安全成为了一个重要的技术难点。

以上是计算机视觉技术面临的一些难点，这些难点也是计算机视觉研究的热点问题，吸引了许多研究者的关注和探索。

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