人类视觉类似于计算机视觉，除了人们有一个良好的开端。人类的视觉受益于一生的上下文，教它如何区分物体，它们有多远，它们是否在移动，以及图像是否不正确。  

  计算机视觉教计算机执行类似的任务，但使用相机，数据和算法而不是视网膜，视神经和视觉皮层，它必须在很短的时间内完成。  

  计算机视觉是计算机科学的一个分支，涉及开发数字系统，该系统可以像人们一样处理，解释和理解视觉输入（或视频）。  

  计算机视觉的基础是教计算机如何在像素级别解释和理解图像。从技术上讲，机器使用复杂的软件算法来检索视觉输入，对其进行处理并解释结果。  

  什么是人工智能和机器学习中的计算机视觉？  

  在数字表示中感知图像和电影的方法被称为计算机视觉。计算机视觉用于机器学习（ML）和AI，以训练模型以检测特定模式并将数据存储在其人工存储器中，然后可用于预测现实生活中的结果。  

  在机器学习和人工智能中使用计算机视觉技术的目标是构建一个可以在没有人类参与的情况下工作的模型。整个过程包括获取数据，处理，分析和理解数字图像，以便在现实环境中使用它们。  

  计算机视觉AI的人级性能  

  深度学习任务是计算密集型且成本高昂的，需要大量的处理能力和大型数据集来训练模型。与传统的图像处理相比，深度学习方法允许机器自行学习，而无需开发人员指示它们根据预定标准识别图像。  

  因此，深度学习技术具有很高的准确性。深度学习现在允许机器在图像识别任务中以人类水平执行。例如，在深度面部识别中，AI模型获得的检测精度高于人类（例如，GoogleFaceNet实现了（99.63%））。  

  深度学习和计算视觉也使人类在皮肤癌分类方面的表现与皮肤病学专业人员相当。  

  计算机视觉在人工智能中的作用  

  计算机视觉作为一门应用学科正在扩展到各个领域。从人工智能研究到机器学习，它在帮助机器识别自然环境中的各种类型的事物方面发挥着关键作用。  

  计算机视觉是唯一一种技术，它为支持人工智能的小工具提供了有效执行的优势，从简单的家庭任务到识别人脸，检测自动驾驶汽车中的事物，以及在战争中与对手作战。  

  计算机视觉在人工智能中的应用正在扩展到汽车、医疗保健、零售、机器人、农业、无人机等自主飞行和制造业等新兴行业。  

  AI在计算机视觉中的应用  

  对象识别  

  计算机视觉AI的这个分支涉及检测图像或视频中的一个或多个事物。例如，监控摄像头可以智能地识别人类及其活动（没有运动，枪支或刀具等东西），因此这些可疑活动被标记。  

  图像分割  

  图像分割是一种像素级计算机视觉技术，用于确定给定图像中的内容。它不同于图像识别（使用一个或多个标签标记完整图像）和对象检测（通过在图像周围创建边界框来定位图像内的内容）。图像分割提供有关图像内容的更细粒度的信息。  

  图像分类  

  图像分类是根据图像周围的视觉内容对图像进行分类的过程。该过程需要专注于相邻像素之间的关系。具有预定模式的数据库组成了分类系统。  

  将这些模式与已识别的对象进行比较以确定其分类。车辆导航、生物测量、视频监控、生物医学成像等领域都受益于图像分类。  

  实时增强  

  增强现实应用严重依赖计算机视觉。该技术使AR应用程序能够实时检测物理事物（物理位置内的表面和单个物体），并利用这些数据在物理环境中定位虚拟物体。  

  面部识别  

  面部识别技术的目标是识别照片中的物品或人脸。由于人脸的多样性-表情，态度，肤色，相机质量，位置或方向，图像分辨率等-它是计算机视觉更困难的应用之一。  

  然而，这种方法被广泛采用。它用于在智能手机上对用户进行身份验证。当Facebook为照片中的人物建议标签时，它采用了相同的方法。  

  识别模式和识别边缘  

  系统发现属性或数据模式的能力称为模式识别。模式可以是循环数据序列或已添加到系统中的一组数据。  

  在中查找对象的边缘就是边缘检测的全部内容。这是通过检测亮度不连续性来实现的。在数据提取和图像分割中，边缘检测非常有用。  

  农业  

  许多农业公司使用计算机视觉来监测收成并处理常见的农业问题，如杂草生长和养分不足。计算机视觉系统分析来自卫星、无人机和飞机的照片，以便及早发现问题，从而避免可避免的经济损失。  

  你可以看看：计算机如何学习识别物体|约瑟夫·雷德蒙  

  如何接近计算机视觉项目  

  计算机视觉应用程序可以被认为是一种工具，用于识别需要人类视觉技能的工作并从中推断出模式。如果一项任务可以自动化，我们可以专注于设计计算机视觉应用程序。  

  在开发计算机视觉应用程序时，请考虑以下几点：  

  调整现有职业并寻找修改：我们可以通过查看现有工作来设计基于计算机视觉的解决方案，例如，计算机视觉可用于检测违反交通法规的车辆，读取数字，并为其生成细滑。  

  我们还可以检查有问题的现有应用程序，并为其提供更好的解决方案。  

  研究：归根结底，这一切都将归结为研究。当你在寻找灵感时，你不能避免做一些研究。该研究不仅可以帮助您提出新的应用程序创意，还可以让您调查现有应用程序的市场。  

  头脑风暴：我们可以收集问题，看看它们是否可以通过与我们的同事，朋友和家人进行头脑风暴来解决计算机视觉。  

  结论  

  计算机视觉在各种业务中得到应用，以改善客户体验，同时降低成本并提高安全性。这项技术与其他技术的不同之处在于，它采用独特的数据处理方法。  

  我们每天产生的大量数据，有些人认为这是我们这一代人的诅咒，也被用来发挥我们的优势：数据可以教育计算机看到和理解物体。  

  在人工智能领域，计算机视觉为消费者和企业打开了一个充满可能性的世界。自动驾驶汽车、医疗诊断、标签和无收银员结账只是计算机视觉技术展示其多功能性的一些应用。  

  这项技术也代表了我们文明在开发与人类一样智能的人工智能的努力中向前迈出的重要一步。  

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