计算机视觉（computer vision）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够像人一样“看”和“理解”世界。计算机视觉技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、医疗诊断、安防监控等。计算机视觉可以分为前端和后端两个部分。
1. 计算机视觉的前端：
前端是指与用户交互的部分，主要包括图像采集、预处理、特征提取、分类器设计等步骤。在计算机视觉中，前端主要关注如何从图像或视频中提取有用的信息，并将其传递给后端进行进一步处理。例如，在人脸识别系统中，前端负责采集用户的面部图像，然后通过预处理、特征提取等步骤提取面部特征，最后将特征传递给后端的分类器进行识别。
2. 计算机视觉的后端：
后端是指对输入数据进行处理和分析的部分，主要包括特征提取、分类器设计、模型训练、预测等步骤。在计算机视觉中，后端主要关注如何根据输入数据构建有效的分类器，并对其进行训练和优化。例如，在目标检测任务中，后端需要对输入的图像或视频进行特征提取，然后使用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）构建分类器，并对分类器进行训练和优化，使其能够准确地识别出图像中的目标对象。
总之，计算机视觉可以分为前端和后端两个部分，它们分别关注图像采集、预处理、特征提取、分类器设计等不同环节。前端主要关注如何从图像或视频中提取有用的信息，并将其传递给后端进行进一步处理；而后端则关注如何根据输入数据构建有效的分类器，并对其进行训练和优化。
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