计算机视觉简介

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它处理数字图像和视频等视觉数据的获取、处理、分析和理解。它是我们日常生活中经常实现的最引人注目的人工智能类型之一。

计算机视觉有助于理解人类视觉系统的复杂性，并训练计算机系统解释和高水平理解数字图像或视频。早期，开发一个具有类人智能的机器系统只是一个梦想，但随着人工智能和机器学习的进步，这也成为可能。同样，已经开发出能够“看”并解释周围世界的智能系统，类似于人眼。昨天的虚构已成为今天的现实。在本教程中，“计算机视觉简介”，我们将讨论计算机视觉的几个重要概念，例如

• 什么是计算机视觉？
• 计算机视觉如何工作？
• 计算机视觉的演进
• 计算机视觉的应用
• 计算机视觉的挑战

什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能 (AI) 和计算机科学工程中最重要的领域之一，它使计算机系统能够从视频和图像等视觉数据中提取有意义的信息。此外，它还有助于根据提取的信息采取适当的行动和提出建议。

此外，人工智能是计算机科学的一个分支，主要致力于创建能够像人脑一样行为和思考的智能系统。因此，我们可以说，如果人工智能使计算机系统能够智能思考，那么计算机视觉则使它们能够“看”、分析和理解。

计算机视觉的历史

计算机视觉不是一项新技术，因为科学家和专家们近六十年来一直致力于开发能够“看”和理解视觉数据的机器。计算机视觉的演变分类如下

• 1959 年：计算机视觉的首次实验于 1959 年启动，他们将猫显示为图像数组。最初，他们发现系统首先对硬边缘或线条做出反应，科学上，这意味着图像处理始于简单的形状，例如直线边缘。
• 1960 年：1960 年，人工智能被添加为解决人类视觉问题的学术研究领域。
• 1963 年：这是科学家们又一个伟大的成就，他们开发出了可以将 2D 图像转换为 3D 图像的计算机。
• 1974 年：这一年，光学字符识别 (OCR) 和智能字符识别 (ICR) 技术成功发现。OCR 解决了识别任何字体或字样打印文本的问题，而 ICR 可以解密手写文本。这些发明是文档和发票处理、车辆号牌识别、移动支付、机器翻译等领域最伟大的成就之一。
• 1982 年：这一年，开发了用于检测边缘、角点、曲线和其他形状的算法。此外，科学家们还开发了一个可以识别模式的细胞网络。
• 2000 年：这一年，科学家们进行了目标识别研究。
• 2001 年：第一个实时人脸识别应用开发成功。
• 2010 年：ImageNet 数据集可用于数百万个带标签的图像，这可以被认为是最近卷积神经网络 (CNN) 和深度学习模型的基础。
• 2012 年：CNN 已被用作图像识别技术，错误率降低。
• 2014 年：COCO 也已开发出来，提供了一个用于目标检测的数据集，并支持未来的研究。

计算机视觉如何工作？

计算机视觉是一种从图像和视频等视觉数据中提取信息的技术。虽然计算机视觉的工作方式与人眼和大脑的工作方式相似，但这可能是 IT 专业人员面临的最大开放问题之一：人脑如何运作并解决视觉对象识别问题？

在某种程度上，计算机视觉完全是关于模式识别，这包括训练机器系统以理解图像和视频等视觉数据的过程。

首先，向机器提供大量视觉标记数据进行训练。这些标记数据使机器能够分析所有数据点中的不同模式，并可以与这些标签相关联。例如，假设我们提供了数百万张狗图像的视觉数据。在这种情况下，计算机从这些数据中学习，分析每张照片、形状、每个形状之间的距离、颜色等，从而识别与狗相似的模式并生成一个模型。结果，这个计算机视觉模型现在可以准确地检测每个输入图像是否包含狗。

与计算机视觉相关的任务

尽管计算机视觉已应用于许多领域，但计算机视觉系统有一些常见的任务。这些任务如下

• 对象分类：对象分类是一种计算机视觉技术/任务，用于对图像进行分类，例如图像中是否包含狗、人脸或香蕉。它分析视觉内容（视频和图像）并将对象分类到定义的类别中。这意味着我们可以通过图像分类准确预测图像中存在的对象的类别。
• 对象识别/检测：对象识别或检测使用图像分类来识别和定位图像或视频中的对象。通过这种检测和识别技术，系统可以计算给定图像或场景中的对象数量，并确定其准确位置和标签。例如，在给定图像中，可以轻松使用对象检测技术检测和分类一只狗、一只猫和一只鸭子。
• 对象验证：系统处理视频，根据搜索条件查找对象，并跟踪其移动。
• 对象特征点检测：系统为图像数据中的给定对象定义关键点。
• 图像分割：图像分割不仅像图像分类一样检测图像中的类别；相反，它将图像的每个像素进行分类，以指定它包含哪些对象。它试图确定图像中每个像素的作用。
• 对象识别：在此，系统识别对象相对于图像的位置。

如何学习计算机视觉？

尽管计算机视觉需要机器学习、深度学习和人工智能的所有基本概念。但如果你渴望学习计算机视觉，那么你必须遵循以下几点，它们是

1. 打好基础
   • 在进入这个领域之前，你必须对概率、统计、线性代数、微积分等高级数学概念有扎实的知识。
   • 掌握像 Python 这样的编程语言知识将是开始这个领域的额外优势。
2. 数字图像处理
   你最好了解图像编辑工具及其功能，例如直方图均衡化、中值滤波等。此外，你还应该了解如何使用 JPEG 和 MPEG 文件压缩图像和视频。一旦你了解了图像处理和恢复的基础知识，你就可以开始进入这个领域。
3. 机器学习理解
   要进入这个领域，你必须深入了解基本的机器学习概念，例如 CNN、神经网络、SVM、循环神经网络、生成对抗神经网络等。
4. 基本计算机视觉：这是你需要解密用于视觉数据公式化的数学模型的步骤。

这些是开始计算机视觉技术职业生涯所必需的一些重要先决条件。一旦你准备好上述先决条件，你就可以轻松开始学习并在计算机视觉领域发展。

计算机视觉的应用

计算机视觉是人工智能和机器学习最先进的创新之一。随着人工智能和机器学习技术需求的不断增长，计算机视觉也成为不同行业关注的焦点。它对零售、安全、医疗保健、汽车、农业等不同行业产生了巨大影响。

以下是计算机视觉的一些最流行应用

• 人脸识别：计算机视觉使机器能够检测人物的面部图像以验证其身份。最初，机器被提供输入数据图像，其中计算机视觉算法检测面部特征并将其与虚假配置文件数据库进行比较。Facebook 等流行的社交媒体平台也使用人脸识别来检测和标记用户。此外，各种政府情报机构正在利用此功能在视频源中识别罪犯。
• 医疗保健和医学：计算机视觉在医疗保健和医学行业中发挥了重要作用。评估癌性肿瘤的传统方法耗时且预测准确性较低，而计算机视觉技术提供了更快、更准确的化疗反应评估；医生可以以挽救生命的精确度识别需要更快手术的癌症患者。
• 自动驾驶汽车：计算机视觉技术也为自动驾驶汽车做出了贡献，通过从汽车周围的不同角度捕捉视频并将其引入软件来理解周围环境。这有助于检测其他汽车和物体，读取交通信号、人行道等，并安全地将乘客送达目的地。
• 光学字符识别 (OCR)
  光学字符识别帮助我们从图像等视觉数据中提取打印或手写文本。此外，它还使我们能够从发票、账单、文章等文档中提取文本。
• 机器检测：计算机视觉在提供基于图像的自动检测方面至关重要。它检测机器的缺陷、特征和功能故障，确定检测目标，选择照明和物料搬运技术，以及制成品中的其他不规则之处。
• 零售（例如，自动结账）：计算机视觉也应用于零售行业，以跟踪产品、货架、工资，记录产品进入商店的移动等。这种基于人工智能的计算机视觉技术在顾客从零售店结账时自动向顾客收取标记产品的费用。
• 3D 模型构建：3D 模型构建或 3D 建模是一种使用软件生成任何对象或表面的 3D 数字表示的技术。在这个领域，计算机视觉也在从现有对象构建 3D 计算机模型中发挥作用。此外，3D 建模在各种地方都有广泛的应用，例如机器人技术、自动驾驶、3D 跟踪、3D 场景重建和 AR/VR。
• 医学影像：计算机视觉通过开发特定身体部位（如器官和组织）的可视化，帮助医疗专业人员做出更好的患者治疗决策。它帮助他们获得更准确的诊断和更好的患者护理系统。例如，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描仪用于诊断病理或指导医疗干预措施，如手术规划或用于研究目的。
• 汽车安全：计算机视觉在汽车行业中增加了重要的安全功能。例如，如果车辆被教导检测物体和危险，它可以防止事故并挽救成千上万的生命和财产。
• 监控：这是计算机视觉技术最重要和最有益的用例之一。如今，CCTV 摄像机几乎安装在所有地方，例如街道、道路、高速公路、商店、商店等，以发现各种可疑或犯罪活动。它有助于提供公共场所的实时录像，以识别可疑行为，识别危险物品，并通过维护法律和秩序来预防犯罪。
• 指纹识别和生物识别：计算机视觉技术检测指纹和生物识别以验证用户的身份。生物识别处理基于生理特征（如面部、指纹、血管模式或虹膜）和行为特征（如步态或语音）识别人员。它将计算机视觉与人类生理学和行为知识相结合。

如何成为一名计算机视觉工程师？

计算机视觉是世界上最流行和需求量大的技术之一。尽管在这个领域开始职业生涯并不容易，但如果你对机器学习基础知识、高级数学概念和计算机视觉基础知识有很好的掌握，你可以轻松开始你的计算机视觉工程师职业生涯。

要成为一名计算机视觉工程师，需要具备以下一些角色和职责

• 创建和实现用于处理图像和视频内容像素的视觉算法
• 开发基于数据的方法以获得更好的问题解决方案。
• 在需要时，你必须处理计算机视觉所需的各种 AI 和 ML 任务，例如图像处理。
• 具有处理各种实时项目场景以解决问题的经验。
• 分层问题分解、解决方案实施以及与其他子系统集成。
• 分层问题分解、解决方案实施以及与其他子系统集成。
• 应能够理解业务目标，并通过有效的系统设计和架构连接到技术解决方案。

计算机视觉工程师的职位描述 (JD)

• 候选人必须具有使用机器学习和深度学习进行视觉数据处理和分析的累积工作经验。
• 具有各种 AI/ML 框架的实践经验，例如 Python、TensorFlow、PyTorch、Keras、CPP 等。
• 候选人必须具有实施 AI 技术的良好经验。
• 必须具有良好的书面和口头沟通能力。
• 候选人应了解目标检测技术和模型，例如 YOLO、RCNN 等。

哪种编程语言最适合计算机视觉？

计算机视觉工程师需要深入了解机器学习和深度学习概念，并熟练掌握至少一种编程语言。这个领域可以使用许多编程语言，但 Python 是最流行的语言之一。然而，也可以选择 Python 与 OpenCV、C++ 与 OpenCV 或 MATLAB 来学习和实现计算机视觉应用程序。

Python 与 OpenCV 可能是初学者的最佳选择，因为它具有灵活性、简单的语法和多功能性。有多种原因使 Python 成为计算机视觉的最佳编程语言，如下所示

• 易于使用：Python 非常有名，因为它易于初学者和专业人士学习。此外，Python 也易于适应并满足所有业务需求。
• 最常用的编程语言：Python 是最流行的编程语言之一，因为它包含完整的学习环境，可以开始机器学习、人工智能、深度学习和计算机视觉。
• 调试和可视化：Python 具有通过 “PDB” 进行调试和通过 Matplotlib 进行可视化的内置功能。

计算机视觉的挑战

计算机视觉已成为人工智能增长最快的领域之一，但要成为一项领先技术，它仍然面临一些挑战。在处理计算机视觉技术时，观察到了一些挑战。

• 推理和分析问题所有编程语言和技术都需要任何任务背后的基本逻辑。要成为计算机视觉专家，你必须具备强大的推理和分析能力。如果你没有这些技能，那么定义视觉内容中的任何属性可能是一个大问题。
• 隐私和安全：隐私和安全是任何国家最重要的因素之一。同样，视觉驱动的监控也给许多国家带来了各种严重的隐私问题。它限制用户访问未经授权的内容。此外，许多国家也出于隐私和安全原因避免使用人脸识别和检测技术。
• 重复和虚假内容：网络安全始终是所有组织关注的焦点，他们始终努力保护其数据免受黑客和网络欺诈的侵害。数据泄露可能导致严重问题，例如在互联网上创建重复的图像和视频。