计算机视觉 (CV) 是人工智能的众多子集之一，使计算机和系统能够从数字图像、视频等数据中收集有价值的见解。首先，它使用复杂的算法处理大量数据。然后，结合机器的原始处理能力，CV 从数据中识别模式和特征，从中学习并做出预测。人工智能 (AI) 赋予机器思考的能力；计算机视觉使他们能够看到、观察和理解。

由于人工智能的进步以及深度学习和神经网络的创新，该领域近年来取得了长足的进步。它在检测和标记物体方面已经超越了人类。随着人工智能和计算能力的进步，计算机视觉发生了巨大的转变。从简单的物体识别到绘制火星的地形图，计算机视觉已经走过了漫长的道路。

以下是有关计算机视觉的一些知识：

计算机视觉的工作原理

训练人工智能及其子集，例如机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等，需要大量数据。AI 处理数据并学习区分它们并识别特定图像。例如，程序员必须提供大量猫的图像和其他与猫有关的图像进行处理，以训练计算机识别猫。计算机视觉的工作原理是这样的：首先获取，然后处理，最后理解图像。

数据集中的图像使用图像注释工具进行标记，使 AI 能够识别图像。除了这个工具之外，这个过程还涉及另外两种技术：卷积神经网络 (CNN) 和称为深度学习的机器学习子领域。图像标注尤为重要，因为如果标注的质量是一流的，人工智能的表现会更好。

工程师和程序员使用机器学习算法来训练计算机或机器分析和识别图像。CNN 有助于将图像分解为像素，这个过程在深度学习算法的帮助下标记像素并识别图像。

计算机视觉的用途

计算机视觉被用于各个行业，而不仅仅是科技行业。其中一些计算机视觉适用的领域包括：

• 汽车行业

计算机视觉使车辆能够处理周围环境。汽车在环绕摄像头的帮助下检测和分类物体。然后计算机将结果发送到系统，将这些数据用于车辆的自动驾驶仪和驾驶员辅助。计算机视觉使路径规划和驾驶场景感知成为可能，帮助自动驾驶做出决策。

此外，计算机视觉处理收集到的数据，识别交通标志、其他车辆、行人和其他物体等障碍物。然后程序可以确定最安全的路径以避免撞到各种障碍物。

• 医疗保健

医疗保健中的计算机视觉是必不可少的工具，尤其是现在可用的医疗数据 90% 是基于图像的。该技术提供了新的快速诊断方法。它是医学成像、癌症检测、X 射线分析、患者监测、手术辅助等领域的重要工具。

• 人脸识别技术

面部识别有很多用途，例如许多人熟悉的社交媒体网站上的标记功能。计算机视觉还可以使用用户的面部解锁手机和访问银行账户。一些企业还使用这项技术来跟踪客户的面部表情，以检查客户满意度。在零售业，面部识别作为一种新的支付系统正在迅速普及。

计算机视觉任务

从本质上讲，不同的计算机视觉任务才是这项技术发挥作用的原因。这些任务让计算机能够理解输入给它的视觉数据和数字图像。随着技术多年来的进步，科学家们将看似不可能的任务被组织成更易于管理的任务。以下是一些最流行的计算机视觉任务：

• 图像分类

图像分类的功能是根据先前分类的训练数据将一组图像分类为预定的类别。使用此功能，计算机分析图像并将其识别为属于特定类别或标签，无论图像是“汽车”、“树”、“动物”等。

• 物体检测

此任务允许识别、标记和定位在视频或图像中发现的对象，使计数图像中的对象并确定它们的位置更加简单。此功能在诸如装配线检测和定位损坏的机器以及需要维护人员访问的情况下很有帮助。

• 对象跟踪

一旦检测到，计算机视觉就会使用在视频馈送中捕获或按顺序捕获的图像来跟踪和跟踪对象。该程序为跟踪的对象创建一个视觉模型，并跟随视频中的对象。对象跟踪还为被跟踪对象分配唯一标签；这使得计算视频中不同的对象成为可能。

对象跟踪对于交通流量监控、医学成像和跟踪逃亡汽车上的犯罪分子至关重要。自动驾驶车辆也使用此 CV 任务来标记行人、道路基础设施和其他车辆。

最后的想法

计算机视觉是AI的众多子集之一。CV 和其他子集使机器能够查看和理解图像。这种能力使计算机能够识别图像中的对象、做出选择并提供相关输出。

CV 在许多行业中都是不可或缺的，例如医疗保健、汽车、商业等。此外，科学家将计算机视觉任务归类为更易于管理的项目，有助于推进该技术。