计算机视觉需要掌握的数据结构和算法包括：
计算机视觉需要掌握哪些数据结构和算法？
- 数组和矩阵：由于图像本质上是一个二维或三维的数字矩阵，因此需要熟练掌握数组和矩阵的操作，包括遍历、切片、拼接等。
- 图像处理算法：如滤波、边缘检测、图像增强、二值化、形态学处理等。这些算法可以对图像进行预处理，以便更好地提取特征。
- 特征提取算法：如SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP等。这些算法可以从图像中提取有用的特征，以描述图像的局部纹理、颜色、形状等。
- 机器学习算法：如支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。这些算法可以利用特征向量来训练分类器，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
- 深度学习算法：如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。这些算法可以利用大量的图像数据来训练模型，实现图像分类、目标检测、语义分割等高级任务。
除了以上算法，还需要了解一些基本的数据结构，如队列、栈、堆等，以及常用的排序、查找算法等。这些算法和数据结构可以帮助我们更好地处理和分析计算机视觉任务中的数据，提高算法的效率和精度。
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