计算机视觉的起源和发展
计算机视觉作为一个领域，其起源可以追溯到20世纪50年代，随着科技的发展，它经历了多个阶段并不断完善。
起源
计算机视觉的起源可以追溯到20世纪50年代，当时人们开始尝试赋予计算机系统视觉感知能力。这个学科不仅依赖于计算机科学知识，还涉及生物学、数学、神经科学等多个领域。在那个时候，研究主要集中在探索生物视觉工作原理，例如通过分析猫的视觉皮层系统，发现了视觉通路中的信息分层处理机制，并提出了感受野的概念。
发展阶段
计算机视觉的发展可以分为以下几个阶段：
1.20世纪50年代60年代：这是计算机视觉的起步阶段。研究人员开始探索如何让计算机理解和解释图像。在这个时期，人类历史上的第一位计算机视觉博士
Larry
Roberts
提出了将物体简化为几何形状（立方体、棱柱体等）来进行识别的思想。
2.20世纪7080年代：这个时期，计算机视觉理论方面有了很大的发展。David
Marr
教授融合了多门学科的知识，提出了计算机视觉分析理论，并将其划分为三个阶段。
3.20世纪80年代：随着逻辑学和知识库等理论在人工智能领域占据主导地位，人们开始尝试建立专家系统来存储先验知识，并将这些知识与实际项目中提取的特征进行规则匹配。这种思想影响了计算机视觉领域，催生了许多相关的方法。
4.20世纪90年代：这一时期，计算机视觉技术取得了更大的发展，并开始广泛应用于工业领域。人们逐渐认识到计算机视觉是一个非常难的问题，以往的尝试似乎都过于“复杂”，于是有的学者开始转向图像分割（ImageSegmentation），希望通过这种方法提取物体的本质特征描述。
5.21世纪初：随着机器学习的兴起，CV领域开始取得一些实际的应用进展。
6.2010年之后：借助于深度学习的力量，计算机视觉技术得到了爆发增长和产业化。通过深度神经网络，各类视觉相关任务的识别精度都得到了大幅提升。
应用领域
计算机视觉的应用场景非常广泛，包括但不限于安防领域的人脸识别、电商领域的商品拍照搜索、医疗领域的智能影像诊断、机器人/无人车上作为视觉输入系统等。
当前状态
目前，计算机视觉已经成为一门独立的学科，并且在各领域应用广泛。研究人员不断探索新的算法和技术，以提高计算机视觉的准确性和效率。此外，随着大数据和云计算的发展，计算机视觉在未来可能会有更多的突破和应用。
以上就是计算机视觉的起源和发展概况。随着时间的推移，我们可以期待计算机视觉领域会有更多的创新和进展。
