在基因测序的领域中，计算机视觉技术正逐渐展现出其巨大的潜力，传统的基因测序依赖于人工观察和分析凝胶电泳图像，这不仅耗时费力，还容易引入人为误差，而计算机视觉技术则能够通过图像识别和机器学习算法，自动、快速地分析这些图像，提高准确性和效率。
要实现这一目标，仍面临诸多挑战，基因测序图像的复杂性和多样性要求算法具备高度的鲁棒性和泛化能力，不同设备、不同条件下的图像质量差异大，如何保证算法的稳定性和准确性是一个难题，如何将计算机视觉与现有的基因测序流程无缝对接，也是需要解决的问题之一。
尽管如此，随着技术的不断进步和算法的不断优化，计算机视觉在基因测序中的应用前景仍然广阔，我们有望看到更多基于计算机视觉的自动化图像分析工具问世，为基因测序领域带来革命性的变化。
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计算机视觉技术有望在基因测序领域实现自动化图像分析，为精准医疗和遗传学研究开辟新篇章。
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