计算机视觉的扩充可以从以下几个方面进行：
模块化设计 ：将计算机视觉库划分为不同的模块，每个模块负责特定的功能，如图像预处理、特征提取、分类、检测等。这样可以清晰地定义功能边界，减少模块之间的依赖关系，并通过明确的接口进行通信。使用深度学习特征提取技术：
利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），自动学习图像特征，提高特征提取的准确性和效率。
数据扩充：
通过数据扩充技术，如旋转、缩放、裁剪、颜色变换等，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
选择合适的工具和库
OpenCV：
一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言（如Python、C++、Java），可以完成人脸检测、物体跟踪、图像增强等多种任务。
Kornia：基于PyTorch的计算机视觉库，所有操作都是可微分的，支持GPU加速，适合进行图像处理和增强。
探索三维视觉：
研究将计算机视觉从二维扩展到三维，利用多视角图像或深度传感器数据，进行三维重建，以获取更真实、全面的视觉体验。
优化和评估：
不断优化计算机视觉库的性能，通过性能评估工具和方法，确保扩展后的系统在实际应用中的有效性和可靠性。
通过上述方法，可以有效地扩充计算机视觉的应用范围和性能，满足不同应用场景的需求。