北京看白癜风哪里最好 https://disease.39.net/bjzkbdfyy/241023/z9u73o3.html前面的系列文章介绍了计算机视觉入门的书籍、课程以及研究领域。本文将介绍什么是计算机视觉。ComputerVision，通常简称CV，是一个通过技术帮助计算机“看到”并理解数字图像内容的研究领域，例如理解照片和视频的内容。计算机视觉问题看似简单，但是，它还有很多尚未解决的问题，因为目前人类对生物视觉理解有限，而且视觉的不断变化给研究带来了复杂性。这篇文章将对计算机视觉进行整体介绍。阅读这篇文章后，你将可以知道：计算机视觉的目标及其与图像处理的区别。计算机视觉面临的挑战。计算机视觉的典型问题、任务。引言本教程分为四个部分，分别是：计算机视觉的初衷什么是计算机视觉计算机视觉的挑战计算机视觉的常见任务计算机视觉的初衷在我们的日常生活中，有很多现象与视觉相关。智能手机的摄像头，使得拍摄照片或视频变得如此简单，从而导致现代社交网络中图集文章的惊人增长。各类视频网站，如爱奇艺等，每分钟上传数百小时的视频，每天都会数十亿播放量。互联网由文本和图像组成。搜索文本相对简单，但为了搜索图像，算法需要知道图像包含的内容。在很长的一段时间内，人类没有足够的技术来理解图像和视频的内容，只能依靠人工标注来获取图像或视频的描述。为了充分利用图像或视频数据，需要让计算机“查看”图像或视频，并理解内容。然而，对于人类，甚至是幼儿来说，这是一个非常简单的问题。一个人可以描述他们曾经看过的照片的内容。一个人可以总结他们只见过一次的视频。一个人可以识别他们之前曾见过的一张脸。计算机至少需要相同能力才能理解图像和视频。什么是计算机视觉？计算机视觉是一个专注于帮助计算机理解图片和视频的研究领域。在抽象层面上，计算机视觉的目标是使用观察到的图像数据来推断有关世界的事物。-第83页，计算机视觉：模型、学习和推理，。它是一个多学科领域，广义上可以称为人工智能和机器学习的子领域，但是往往涉及使用专门的算法。人工智能与计算机视觉关系综述作为一个多学科的研究领域，它可能看起来很乱，它需要借鉴其他领域的技术并重复使用。计算机视觉的某个具体问题可以通过特定的统计方法轻松解决，但对于通用的问题，可能需要大型、复杂的机器学习算法才能解决。计算机视觉是一个前沿的知识领域。像其他领域一样，它通常没有可靠的理论基础来指导工作。许多有用的算法没有理论基础，反过来，有些理论基础也没有实用价值。-第xvii页，计算机视觉：现代方法，年。计算机视觉的目标是理解数字图像的内容。这需要使计算机能够再现人类视觉能力。理解数字图像的内容包括从图像中提取描述，该描述可能是图像中的物体、文本描述、三维模型等。计算机视觉是从图像中自动提取信息。信息可以是从3D模型、相机位置、物体检测和识别到的检索图像等。-第ix页，使用Python进行计算机视觉编程，。计算机视觉与图像处理计算机视觉与图像处理截然不同。图像处理是从现有图像创建新图像的过程，通常以某种方式简化或增强内容。它是一种数字信号处理，不涉及理解图像的内容。但是，计算机视觉系统离不开图像处理，因为可能需要将图像处理应用于原始输入，例如预处理图像。图像处理的例子有：归一化图像的光度特性，例如亮度或颜色。裁剪图像的边界，例如将对象置于照片中心。消除图像中的数字噪声，例如去除图片的水印。计算机视觉的挑战帮助计算机理解数字图像的任务看起来非常困难。计算机视觉的目标是从图像中提取有用的信息。这是一项十分具有挑战性任务，在过去的四十年里，有成千上万的智慧和创造性思维为此奋斗。尽管如此，我们仍远未能够建立一个通用的“视觉机器”。-第16页，计算机视觉：模型，学习和推理，。计算机视觉似乎很容易，也许是因为它对人类来说是很简单。最初，它被当做是一个简单的问题，可以通过将相机连接到计算机来解决。但是，经过数十年的研究，“计算机视觉”仍然没有得到解决，至少无法达到人类视觉的水平。让计算机理解数字图像，六十年代的人工智能领域专家认为可以作为暑假项目让学生解决。但是，四十年后，这项任务仍未解决，似乎显得越发困难。-第xi页，计算机视觉中的多视图几何，。一个原因是我们对人类视觉的运作方式没有很好的理解。研究生物视觉需要了解眼睛等感知器官，以及大脑内感知神经元。尽管已经在很多方面取得了很大进展，但是还有很长的路要走。心理学家几十年来一直试图了解人类的视觉系统是如何工作的，即使他们可以设计光学错觉来探究其中的一些规律，但这个难题仍然有待进一步解决。-第3页，计算机视觉：算法与应用，。它如此具有挑战性的另一个原因是视觉世界固有的复杂性。在任何照明条件下，可以从任何方向看到给定对象，可能其他对象还会对其有遮挡。真正的视觉系统必须能够在无数个场景中“看到”并提取有意义的东西。计算机视觉中的常见任务尽管该领域面临着诸多挑战，但是该领域仍有进展，特别是近年来在相机和智能手机中用于OCR和面部检测的计算机视觉系统。计算机视觉在其发展中有着非凡的地位。其本身自20世纪60年代以来一直存在，但直到最近才有可能基于计算机视觉构建有用的计算机系统。-第xviii页，计算机视觉：现代方法，。以下是计算机视觉方面取得巨大进展的研究问题。光学字符识别（OCR）机器检查零售（例如自动结账）3D模型建筑（摄影测量）医学影像汽车安全匹配移动（例如将CGI与电影中的现场演员合并）动作捕捉（mocap）监控指纹识别和生物识别计算机视觉具有广泛的应用，包括旧的（例如，移动机器人导航，工业检查和军事情报获取）和新的（例如，人机交互，数字图书馆中的图像检索，医学图像分析和合成）-第xvii页，计算机视觉：现代方法，年。现在，计算机视觉开始尝试识别照片中的物体，例如：对象分类：这张照片中有哪些广泛的对象？物体识别：这张照片中给定物体的类型是什么？对象验证：照片中的对象是？物体检测：照片中的物体在哪里？物体地标检测：照片中物体的关键点是什么？对象分割：图像中的对象属于哪些像素？物体识别：这张照片中有哪些物体，它们在哪里？其他常见的例子与信息检索有关;例如：查找图像或包含相关物体的图像。小结这篇文章对计算机视觉领域进行了整体介绍，包括：计算机视觉的目标及其与图像处理的区别。计算机视觉面临的挑战。计算机视觉的典型问题和任务。