人类的另一双“慧眼”——计算机视觉
发布于：2020-08-17
人们说眼睛是灵魂的窗户。我们每天睁开眼睛，看到这个五彩缤纷的世界，五彩缤纷的花朵，蔚蓝的天空和我们亲人熟悉的微笑。你知道视觉对机器人有多重要吗？你知道什么是计算机视觉吗？今天，牛叔将告诉你什么是计算机视觉。
什么是计算机视觉？
因特网
因特网
计算机视觉(Computer vision)是用照相机拍摄图像，并通过计算机识别和检测图像中的目标。
可以说，机器学习是视觉领域的一个应用，也是人工智能领域的一个重要组成部分。其研究内容可以概括为：收集图片或视频，对图片或视频进行处理和分析，并从中获取相应的信息。
换句话说，我们使用照相机和电脑来获取我们需要的信息。这是一门涵盖广泛领域的综合性学科。
从目前的研究来看，计算机视觉试图建立一个人工系统，越来越多的理论和技术被提出来从图像或多维数据中获取信息。计算机视觉系统可分为图像采集、处理和运动控制。
计算机视觉是使用计算机和相关设备模拟生物视觉。
它的主要任务是通过处理收集到的图片或视频获得相应场景的3D信息，就像人类和许多其他生物每天做的那样。
计算机视觉产业概况
因特网
因特网
计算机视觉按照产业链可以分为三层。
上游基础层主要基于芯片、数据集和算法，也就是我们常说的算法、计算能力和数据；
中游基础支持主要包括生物识别技术、目标和场景识别技术、光学字符识别技术、视频目标提取和分析技术等；
下游应用主要集中在互联网、系统开发、终端开发等领域。
目前，计算机视觉是深度学习中最热门的研究领域之一。图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割和实例分割是计算机视觉的五大关键技术。
计算机视觉不仅是一个工程领域，也是一个具有挑战性的重要科学研究领域。
深度学习是机器学习研究中的一个新领域。其动机在于建立和模拟用于分析学习的人脑神经网络。它模仿人脑解释数据的机制。深度学习已经成功地应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理。
计算机视觉的市场规模预测
因特网
因特网
未来，人们对安全和效率的要求将会继续提高。计算机视觉技术在各个行业的应用能够有效地满足人们的需求，有着巨大的市场发展空间。
国家政策对人工智能产业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。随着计算机视觉技术的成熟和企业商业化能力的不断提高，未来计算机视觉市场的规模将迎来突破性发展。根据六大权威机构的总结，乐观估计2020年中国计算机视觉市场规模有望超过1000亿；据全面保守预测，2020年中国计算机视觉市场规模将达到700亿元左右。
计算机视觉产业的市场促进因素
因特网
因特网
主要因素如下：
1.核心技术在不断发展；
2.相关应用越来越广泛；
3.应用领域逐渐拓宽。
在核心技术层面，由于数据标注行业的不断发展，高质量和基于场景的标注能力不断提高，计算机视觉可以识别从初始文本信息到人脸、人体识别和不同物体的信息类型。
除了提高算法的准确性，提高数据标注的效率也是计算机视觉企业的现实需求。
就应用范围而言，计算机视觉相关技术被应用于安全摄像头、交通摄像头、金融、医疗保健、汽车、无人机、手机等领域。
接下来，牛叔叔将简要介绍计算机视觉涉及的主要领域。
计算机视觉的未来发展领域
因特网
因特网
01
增强现实和虚拟现实技术
增强现实是一种实时计算摄像机图像的位置和角度，并添加相应的图像、视频和3D模型的技术。这项技术的目标是将虚拟世界嵌入现实世界，并在屏幕上互动。
虚拟现实是虚拟现实技术的缩写。它是一个可以创造和体验虚拟世界的计算机模拟系统。它使用计算机生成模拟环境。它是一个多源信息融合、三维动态场景和实体行为的交互式系统仿真，使用户沉浸在环境中。
计算机视觉是增强现实虚拟现实视觉呈现模型的基础，也是交互式场景交流的核心基础。“互动法则”使我们的眼睛和大脑适应，然后它逐渐应用于医疗保健领域。
有了虚拟现实和增强现实，医务人员可以在历史上第一次在一个“即使他们犯了错误也没关系”的环境中学习新技能和进行外科手术。万一出错，它们不会对病人造成危险。
在此前提下，虚拟现实/增强现实与医疗的结合将分为三类：
第一类是“手术”；
第二类是“医师技能培训”；
第三类是“病人康复训练”。
02
视频处理
更好的视频处理。无论是各种黑色技术的美图软件还是各种奇妙的视频处理，其核心技术都是降噪、视频分割、视频处理和使用计算机视觉的视频压缩。
此外，相机中的人脸跟踪、快速聚焦和人脸识别无疑与计算机视觉无关。可以预料，在未来，借助计算机视觉的帮助，将会有越来越多的“作弊”。03
汽车驾驶
自20世纪70年代以来，美国，英国，德国等发达国家开始研究无人驾驶汽车，并在可行性和实用性方面取得突破性进展。
中国在20世纪80年代开始研究无人驾驶汽车，国防科技大学于1992年在中国成功开发了第一辆真正的无人驾驶汽车。
无人驾驶汽车是一种智能汽车，又称轮式移动机器人。无人驾驶汽车主要依靠汽车中的智能驾驶员，这与计算机视觉密切相关。
04
建筑领域
通过计算机的相关使用，完成了工程预决算和工程量计算，起草了广泛使用的招标文件和标书。
05
视频理解
随着新网络媒体的出现和5G时代的到来，视频已经爆炸式地成为移动互联网最重要的内容形式。
面对海量的视频信息，仅靠人工处理是无法做到的，因此实现视频的智能理解成为一个亟待解决的问题。
计算机视觉的应用在这里起着非常重要的作用。
06
图像相关处理
它可以分为以下一般方向：
1.图像分类；
2.图像分割；
3.图像重建；
4.图像生成；
5.目标检测；
6.风格转移；
7.超级分辨率。
以下是对上述内容的简要介绍。
图像分类：图像分类，也可以称为图像识别，顾名思义，就是识别图像是什么，或者图像中的物体属于哪一类。
图像分割：图像分割是基于图像检测的，它需要检测目标物体，然后对物体进行分割。图像分割可以分为三种类型：普通分割、语义分割和实例分割。
图像重建：图像重建，也称为图像修复，旨在修复图像中缺失的部分，例如，它可以用来修复一些旧的损坏的黑白照片和电影。通常，使用公共数据集，然后人工创建图片中的修复位置。
图像生成：图像生成是根据图片生成修改后的图片或全新图片的任务。这种应用近年来发展迅速，主要是因为图像生成是近年来非常流行的研究方向，图像生成是图像生成的主要应用。
目标检测：目标检测通常涉及两个任务：首先，找到目标，然后识别目标。目标检测可分为单目标检测和多目标检测，即图像中目标的数量。
风格转移：风格转移是指将一个或几个图片的风格应用到其他领域或图片。例如，将抽象风格应用于真实的图片。