计算机图形学对于计算机视觉很重要，因为它提供了模拟视觉环境和创建合成数据集的工具和技术。这些数据集对于训练和测试计算机视觉模型非常宝贵，特别是当现实世界的数据稀缺或难以获取时。
图形还增强了可视化，帮助研究人员解释结果和调试模型。例如，3D渲染和动画有助于理解对象检测或姿态估计输出。
在增强现实和机器人等应用中，计算机图形学和视觉协同工作，将虚拟元素集成到现实环境中，展示它们的相互依赖性。
物体识别是如何工作的？
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无服务器平台如何确保容错性？
无服务器平台通过多种策略实现故障容错，以帮助保持服务的连续性和可靠性。一种主要的方法是使用分布式架构，其中应用程序运行在多个服务器和地理位置上。这种设置意味着如果某个服务器或数据中心发生故障，其他实例仍然可以继续处理请求，而不会导致停机。例
卷积神经网络是如何工作的？
要使用计算机视觉读取图像，您可以使用OpenCV等库。在Python中，首先导入库并使用cv2.imread() 加载图像。例如，image = cv2.imread ('image.jpg ')。
加载后，您可以使用cv2.imshow
什么是反应式多智能体系统？
反应式多智能体系统（RMAS）是一组自主智能体，它们能够实时响应环境的变化。这些智能体独立运作，但被设计为根据特定的刺激或事件采取行动，而无需 extensive 规划或深入思考。重点在于快速反应和适应能力，这使得 RMAS 在动态环境中非