计算机视觉是人工智能领域的一项关键技术，它可以让计算机实现对图像、视频及其它视觉信息的自动识别和分析。而要实现更好的图像处理，硬件技术的不断发展和进步也起到了关键的作用。
目前，对于计算机视觉应用而言，GPU和FPGA成为了市场上热门的处理器选择。GPU通过其大规模并行计算的能力，适合高效处理数据密集型应用，因此也被广泛应用于深度学习、机器学习等领域。FPGA则更加灵活，具有硬件可编程的特性，可以根据需要优化算法和体系结构，达到更好的计算性能。
除了通用型硬件之外，一些专用类型的硬件也在计算机视觉领域中得到了广泛应用。例如，TensorProcessingUnit（TPU）是一种由Google开发的专门用于机器学习加速的硬件，凭借其出色的性能和低功耗，已成为许多计算机视觉领域研究的首选。
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景越发广阔。硬件技术的不断提升和创新，将为实现更好的图像处理和计算机视觉应用提供更为稳定和高效的支持。
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