什么是计算机视觉？

计算机视觉是一个快速发展的领域，它是人工智能的一个子集，能够让机器感知、分析和理解其周围环境的视觉信息。在本文中，我们将探讨计算机视觉的基础知识、其背后的原理、实际应用、以及其使用的多样性等。

计算机视觉基础

计算机视觉旨在通过复杂的算法“翻译”图像，将其转化为有用的信息，以复制人类视觉系统的思考和解读方式。这可以通过共享来自摄像头或其他来源的数据，然后对其进行处理并获得洞察来实现，包括视频和照片。尽管这个主题可能很复杂，但有一些关键组成部分需要注意，例如加载图像、数据集处理、图像处理、特征提取以及将原始信息转化为计算机视觉中可操作的洞察。

图像采集

视觉数据包括使用相机、扫描仪或任何其他成像设备捕捉图像。图像采集后，可能会由他人或自己使用各种图像源，如卫星、照相机和手机。这三个变量——分辨率、光照和相机设置——决定了最终图像的质量，包括物体清晰度、场景的明暗程度，或您想关注的任何特征。

预处理

原始图像数据在分析前通常会进行预处理，以提高质量并消除噪声或失真。颜色调整、降噪、滤波和缩放是精确的预处理方法。这些结果在未来的分析工作中带来了更高的准确性和可靠性。

特征提取

特征提取是一个旨在识别照片重要特征的过程，例如视觉上重要的特征和属性。例如，它们可能包括诸如角点、边缘或形状之类的细节，但也包括非形象元素，如纹理或焦点。特征提取算法具有这些模式可供分析，并通过像素值关注空间相关性，并使用这些特征以有意义的方式表示它们。

解释

在提取特征后，计算机视觉算法会进一步解释它们，以发现更复杂的数据，这与图像中的场景或主要对象有关。例如，它可能包括物体识别、轨迹跟踪、背景屏蔽和场景理解等功能。解释算法提供机器学习、模式识别和其他方法，使数据可以在图像中被分析。

实现方法

根据具体应用和工作性质，使用不同的计算机算法方法来训练计算机视觉算法。典型技术包括以下几点：

传统计算机视觉：在传统计算机视觉中，会进行神经网络（通常为特定任务编程）、模板匹配、边缘检测和图像分割。

这些技术通过使用可视化技术和其他涉及规则和数学模型应用的计算科学元素来视觉化地分析数据。

机器学习：在过去的几年里，计算机视觉研究由于机器学习的突破而发生了根本性的转变，包括监督学习、无监督学习和深度学习。

使用标记的图像数据，监督学习技术训练模型来识别模式并生成预测。卷积神经网络（CNN）广泛应用于物体识别和图像分类等应用。

无监督学习方法可以在未标记的图像数据中发现隐藏的结构或模式，例如聚类和降维。

深度学习——特别是深度卷积神经网络——在各种计算机视觉任务中取得了令人印象深刻的结果。这些网络可以从原始图像数据中自动学习分层结构。

混合方法：为了利用两者的优势，混合方法整合了机器学习和传统的计算机视觉技术。

例如，在混合系统中，可以使用传统的特征提取技术对图像进行预处理，然后将其输入到深度学习模型中进行识别或分类。

计算机视觉的应用

计算机视觉在各种行业和领域都有多种用途。其中值得注意的例子包括：

1) 自动驾驶汽车：计算机视觉极大地增强了自动驾驶汽车感知和理解周围环境的能力。摄像头、激光雷达和其他传感器捕捉实时视觉数据。车载计算机评估这些数据以识别物体、行人、交通标志和其他移动车辆。

在复杂的交通状况下，计算机视觉算法可以帮助汽车安全导航、避开障碍物并做出明智的决定。

2) 医疗保健：计算机视觉在疾病诊断、检测和靶向治疗中的应用是该系统的主要任务。放射科医生在诊断疾病方面发挥着重要作用；这些医生通过计算机视觉算法来分析来自各种扫描、MRI 和 CT 扫描的医学图像。此外，自动化诊断工具通过提高成像效率和准确性，可以减少人为错误，并使医疗保健专家能够做出更全面的决定。

3) 安全和监控：除了实时监控和分析工作之外，计算机视觉在安全和监控领域的主要任务之一就是实现计算机视觉。视频分析算法可用于识别违规行为、异常拥堵、跟踪人员、人脸识别以及许多其他面部动作。这类技术的功能之一是能够提高银行、机场和公共场所等高风险和敏感区域的安全性，最终降低犯罪率并确保公众安全。

4) 零售和电子商务：在这些领域，计算机视觉被用于图像搜索、产品识别和物品计数。

根据计算机视觉算法，零售商的效率是通过他们的移动、货架空间利用率和库存水平来自动监控的。

客户可以使用视觉搜索引擎查找与他们看到的图片相似的商品，而不是在搜索引擎中输入文字，从而使在线购物更接近现实世界的体验，并最终提高转化率。

5) 增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)：计算机视觉是 AR 和 VR 技术不可或缺的组成部分；这些技术涉及将数字世界与现实世界融合，或沉浸在构建的虚拟世界中。增强现实 (AR) 应用程序使用计算机视觉来识别和跟踪用户环境中的物体，使虚拟内容能够与现实世界互动。

为了增强用户的临场感和沉浸感，VR 系统会结合计算机视觉来进行手势检测、空间映射以及头部和手部跟踪。

未来方向和挑战

计算机视觉研究人员和从业者面临的挑战之一是技术的发展，它带来了新的问题和未探索的领域。一些研究课题和关注领域包括：

可解释的 AI：有助于解释计算机视觉模型的工作原理和透明度，从而提高所得决策的可靠性。

鲁棒性和对抗性防御：“鲁棒性和对抗性防御”的表述表明计算机视觉系统能够应对攻击以及环境变化。

终身学习和持续适应：使计算机视觉模型能够从新的数据集学习，并定期全面地适应当前容易发生变化的任务和环境。

道德和社会影响：计算机视觉应用面临的道德和社会挑战包括隐私、中立性、公平性和责任；需要确保部署和应用。

结论

这项技术——计算机视觉——的产出有望带来彻底的变革，能够改变商业、社会和日常生活。计算机视觉在新颖的创意探索和发现领域中发挥着关键作用。随着计算机视觉能力的不断提升，我们可以预见人类看待和获取世界知识的方式将发生更大的革命。