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关键技术分享：
- 图像读取和处理：使用库（如OpenCV）读取图像，并进行基本的操作，如缩放、旋转和裁剪。
- 图像滤波和增强：应用滤波器（如模糊、锐化）和增强技术，以改善图像质量或突出特定特征。
- 特征检测和提取：利用算法（如SIFT、SURF）识别图像中的关键点，并提取特征描述符。
- 图像匹配：在图像中寻找相似区域或物体，常用技术包括特征匹配和模板匹配。
- 图像分割：将图像分割成不同区域，以便更精确地分析和处理局部特征。
- 三维视觉：利用立体视觉或结构光技术，获取三维场景的信息。
- 图像分类：使用深度学习模型对图像进行分类，如物体或场景识别。
- 目标检测：根据提取的图像特征，定位图像中物体的位置及其类别。
- 可视化和交互：利用图形库实现图像和数据的可视化，以及交互式用户界面。
- 深度学习：一种强大的神经网络学习方法，能够自动从大量数据中学习特征，用于图像识别和处理任务。
自然语言处理关键技术：
- 文本预处理：包括去除标点符号、分词、转换为小写等，为后续处理提供干净的文本数据。
- 分词和词性标注：将文本分割成单词，并对每个单词进行词性标注，以便分析文本结构。
- 停用词去除：移除文本中频繁出现但无实际意义的词语，减少噪音并提取有意义的信息。
- 实体识别：识别文本中的人名、地名、组织名等具有特定意义的实体。
- 情感分析：分析文本所表达的情感倾向，如正面、负面或中性。
- 文本分类：将文本划分为不同的类别或主题，如新闻分类、电影类型分类等。
- 信息抽取：从文本中提取结构化信息，如从新闻报道中提取事件、时间、地点等关键信息。
- 语义分析：理解句子中词语的意义和它们之间的关系，如语义角色标注和语义依存分析。
- 词向量表示：将词语映射为向量，使计算机能更好地理解词语的意义和进行相似度比较。
- 对话系统：构建能够与人进行自然语言交互的系统，如聊天机器人、语音助手等。