什么是计算机视觉

近年来，计算机视觉 (Computer Vision，简称CV) 不断普及，已成为人工智能 (AI) 增长最快的领域之一。计算机视觉致力于使计算机能够识别和理解图像和视频中的物体和人。

计算机视觉应用程序使用来自传感设备、人工智能、机器学习和深度学习的输入来复制人类视觉系统的工作方式。一经复制，这一复杂的系统能够让机器识别和处理图像和视频，就像人的大脑一样，但速度更快，更准确。

计算机视觉的流程

1. 图像/视频获取：传感设备获取图像，例如相机，摄像机，医学成像设备或其他特殊类型的捕获图像的设备。
2. 数据分析：图像或者视频信息接着被发送到分析设备，使用图像识别来进行图像分解，并对其中识别的内容和信息库中的内容进行比较，并确定是否匹配。信息库包含的就是训练该模型时使用的数据类型。其中，有通用模型，或者针对特定场景采集标注的数据，例如家用扫地机器人，宠物摄像头，等。
3. 信息导出：设备分析后，会根据需求导出不同的信息。

计算机视觉和机器视觉

计算机视觉和机器视觉是经常被同义使用的术语。主要是因为它们指的是类似的概念和技术。然而，这两个术语之间有一些微妙的区别。具体分析，可以点击阅读：计算机视觉和机器视觉有什么区别？

计算机视觉：深度学习与机器学习

计算机视觉通常利用传统的机器学习 (ML) 技术或深度学习方法。使用标准的 ML 方法，开发人员可以对小型应用程序进行编程，以识别图像中的图案。然后，统计学习算法将对图像进行分类并检测其中的对象。这是对原始方法的巨大改进，在原始方法中，开发人员必须手动将大量独特的规则编码到计算机视觉应用程序中。

用于计算机视觉的深度学习为 ML 提供一种截然不同的方法。该方法基于神经网络，可以通过识别所提供示例中的模式来解决问题。它需要大量的高质量训练数据并适当调整变量，例如所使用的神经网络的数量。有了足够多的示例，神经网络将学会识别目标对象（例如放射图像中的癌变），而无需其他指导。许多计算机视觉应用程序都使用深度学习技术，因为它们比其他方法更易于部署。

计算机视觉的主要应用方式及案例

根据您的要求，机器可能会使用以下四种主要方法中的一种方法或几种方法的组合来解释图像：

1. 识别：计算机识别并解释图像中的对象。例如，在自动驾驶汽车收集的照片或视频中确定四岔路口的停车标志
2. 重建：通过视觉感官数据，计算机可以检测各种类型的运动并识别图像的多个视角。这种方法通常用于制图和环境模型以及游戏。
3. 配准：计算机将不同数据集转换至单个坐标系中，例如，从取自临床事件轨迹的两幅图像中获得的信息通常互补，因此整合它们的第一步是在融合两个数据源之前通过配准来完成多个模态的空间对齐。
4. 重组：这种最终方法通常被解释为视觉图像中类别的分组和细分。例如，通过计算机视觉，机器可以识别出冰面上的黑色冰球，但是球员的溜冰鞋可能会干扰该冰球的配准。通过重组方法，计算机视觉系统可以使用预先标注的数据和内存来对冰球和球员的滑冰鞋进行分类。

计算机视觉的应用

如今，许多计算机视觉应用程序已经投入使用，其中一些具有重大的社会意义。例如，CV 使用图像识别功能使自动驾驶汽车能够识别行人、道路标志以及行进路线中的其他重要特征。医疗专业人员还利用 CV 来支持来自 CT 扫描片、放射线图像和其他成像工具的诊断。许多电子商务组织均依靠 CV 推动广告投放和识别不安全的品牌内容。

无论在何种应用场景下，越来越多的企业都在计算机视觉方面进行投资，以快速、自信地做出预测和决策。许多企业的 AI 解决方案单纯依靠计算机视觉，这种做法之所以能够实现，是因为目前有大量的图像数据可用于进行机器处理。

计算机视觉的未来

计算机视觉在所有主要行业中都有非常广泛的用途，并将迅速在我们生活中普及。但这也是机器学习中最难解决的问题之一。许多组织已经在开发基本框架以支持 CV 在日常操作中的使用，并通过连续的数据管道确保其模型具有适当数量的训练数据，以使其能够随着时间的推移而执行和改进。其结果将使计算机能够以更快、更高效的速度处理通常由人类完成的常规任务，从而降低成本并增加收入。

计算机视觉应用程序将在已有的强大功能的基础上继续发展，因为它们将继续在业务应用程序中获得越来越多的关注。随着数据可用性和计算机处理能力的不断提高，这一领域无疑值得关注。

来自澳鹏计算机视觉专家 Kuo-Chin Lien 的见解

澳鹏依靠自己的专家团队帮助您构建最先进的计算机视觉模型，并确保您能获得优质的客户体验。澳鹏计算机视觉主管 Kuo-Chin Lien 将带领团队，确保成功执行澳鹏客户的 CV 模型。Kuo-Chin 对计算机视觉的三大见解包括：

1. 要想取得成功，必先定义成功的标准。在计算机视觉项目中，这通常意味着明确的数学指标。它可以是对象检测项目中的 IoU；它可以是对象跟踪项目中的 MOTA；它也可以是一些从未在文献中报道过的更具定制性的指标，尤其是在该项目旨在启用某些新颖的应用程序时。借助这些指标，机器学习科学家、产品经理和数据标注供应商可以有一个明确的共同目标来优化数据和流程。
2. 以各种可能的颗粒度进行细节可视化。除了观察关键指标外，科学家还需要不断追溯到实验中，并检查为什么某些特定参数可能会出错。可视化对计算机视觉项目的影响非常大，因为不良的参数通常会直接导致某些视觉伪像。澳鹏发现，通过实现从作业级别到像素级别的各级可视化，开发可以更加容易。
3. 总体效果。在资源允许的情况下，应该考虑整合来自（1）人和机器的推理结果，最好是来自（2）多个人和多种算法的推理结果；而当应用程序允许时，最好基于（3）多个传感器信号进行这些判断。一个典型的场景是自动驾驶汽车制造商致力于安全关键感知算法，而他们的数据供应商需要提供非常准确的地面事实标注。前述标注程序中的冗余会降低不确定性，继而降低自动驾驶应用程序中的风险。