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什么是计算机视觉？

了解什么是计算机视觉，它是如何工作的，以及它在现实中的应用。
开始使用 Azure 探索 Azure AI 视觉

计算机视觉可识别物体、人物和模式

借助计算机视觉，计算器能够解释、分析并从图像和视频中提取有意义的数据。此 AI 领域使用 深度学习和 神经网络来识别物体、人员和模式，具备高度的准确性。换句话说，它复制了人类的视觉和解释视觉数据的认知能力。

计算机视觉在现实世界中有许多应用，包括医学成像、人脸识别、缺陷检测和自动驾驶车辆。它可以在云端、本地和边缘设备上使用。

关键要点

  • 借助计算机视觉，计算机能够解释、分析并从图像和视频中提取有意义的数据，复制了人类的视觉和认知能力。

  • 这项 AI 技术使用深度学习和神经网络来识别物体、人物和模式，具备高度的准确性。

  • AI 中的计算机视觉在现实世界中有许多应用，包括医学成像、人脸识别、缺陷检测和自动驾驶车辆。

  • 计算机视觉可以运行在云端、本地和边缘设备上。这种多功能性推动了各个行业的效率和创新。

  • AI 计算机视觉的未来包括边缘 AI、多模式 AI、自监督学习、AI 支持的视频分析，以及道德和可解释的 AI。

计算机视觉工作原理

借助计算机视觉，计算机能够分析和解释视觉数据，其过程类似于人眼和人类大脑的工作方式。计算机视觉应用使用摄像头、传感器和依据海量视觉数据和图像训练的高级算法。

这种类型的 AI 在各个行业推动了效率、创新和自动化。这些行业包括医疗保健、安全、制造、零售和自主系统。

图像分析的核心步骤

  1. 捕获图像。摄像头、无人机或医疗扫描仪等设备可记录图像或视频。这为 AI 算法提供了待分析的原始数据。

  2. 解释图像。捕获的数据由一个 AI 支持的系统处理，该系统使用算法来检测和识别模式。这涉及分析视觉数据并将其与大型已知模式数据库进行比较。该数据库可以包括物体、人脸，甚至医学图像。

  3. 分析并理解数据。系统识别出模式后，将会对图像的内容做出决策。这可能包括在工厂环境中识别物体、在安全监视画面中识别个人，或在医学图像中发现潜在的健康问题。

  4. 提供见解。系统将根据其执行的图像分析提供见解。这些见解可以影响系统建议的决策或操作。例如，它可能会标记制造流水线上的问题，检测未授权进入建筑物，或分析零售环境中的客户行为。

深度学习的工作原理

大多数高级计算机视觉系统都依赖于 深度学习（AI 的子集）来提高准确度和性能。深度学习使用名为神经网络的算法，它们能够从海量数据中学习以识别复杂的模式。这种方法可模仿人脑处理信息的方式，并支持计算机执行人脸识别和物体检测等任务。

由于持续保留和处理数据，深度学习系统会随着时间的推移而不断优化。这使得它们非常适合医疗保健、零售、制造和自动驾驶车辆等行业中的实时应用。计算机视觉系统分析的图像越多，其准确度就会越高。

现实优势和应用

各行业可使用 AI 计算机视觉获得多种优势，包括：

  • 提高运营效率。 自动执行质量控制、财务文档处理和安全监控等任务可以显著节省成本。

  • 增强的客户体验。 通过实时图像分析，企业可以为客户创建个性化体验。例如，零售商正在使用计算机视觉技术来促进虚拟服装试穿。类似地，酒店业正在使用人脸识别来为客人办理入住。

  • 提高的安全性。 由深度学习支持的计算机视觉可在医疗保健和自动驾驶车辆领域重更早检测到发生的问题。这可以降低风险并改善安全结果。

计算机视觉功能

借助 AI 中的计算机视觉，计算机能够以远超人类的速度处理和理解大量图像和视频。其关键功能包括：

  • 物体分类。 使用物体分类的系统可以根据预定义的标签对图像中的物体进行分类。例如，它可以区分人物、动物和车辆。这有助于交通监控和库存管理等应用。

  • 物体检测和识别。 系统可以在图像或视频中找到特定物体并标识它们。这可用于人脸识别、零售业中的产品检测，以及根据扫描结果诊断医疗状况。

  • 物体跟踪。 系统可以通过分析一段时间内的视频帧来跟踪物体的移动。这对于自动驾驶车辆、安全监控和运动表现分析非常有用。

  • 光学字符识别 (OCR)。 OCR 可将图像、扫描的文档和视频中的文本转换为数字文本。它可以处理印刷和手写文本，但准确度可能要取决于手写文本的质量。OCR 支持文档自动化（如数字化纸质记录）、翻译（通过转换文本以进行机器翻译）和辅助功能（如屏幕阅读器）等应用。

  • 图像和视频分段。 分段可将图像划分为不同的区域，从而支持系统识别单个对象及其边界。这对于自动驾驶汽车、医学成像和增强现实非常重要。

  • 三维对象识别和深度感知。 一些计算机视觉系统可分析深度和空间关系，以通过三个维度识别对对象。这对于机器人技术、增强现实和虚拟现实体验以及工业自动化至关重要。

  • 场景理解和上下文感知。 计算机视觉可以分析整个场景并了解对象彼此之间的关系。这有助于智能城市规划、视频内容审核和帮助视障人士。

  • 图像生成和增强。 计算机视觉可以生成、还原和增强图像。这可以提高照片分辨率，去除噪声，甚至可创建合成图像以训练 AI 模型。

计算机视觉的用例

计算机视觉可以集成到各种应用程序和设备中，以解决各行业的实际问题。以下是计算机视觉的一些最热门用途：

  • 图像组织和搜索。计算机视觉可以识别照片中的人物、物体和场景，从而简化大型集合的整理和搜索。这通常用于照片存储应用和社交媒体平台的自动标记和相册创建等功能。

  • 文本提取和文档处理。光学字符识别或 OCR 可从图像和扫描文档中提取文本。这实现了自动数据录入、可搜索存档和内容数字化。企业可在流程机器人自动化中使用 OCR 来简化工作流。

  • 增强现实。计算机视觉可检测和跟踪现实世界中的物体，以在物理空间中覆盖数字元素。这用于游戏的增强现实应用、虚拟购物体验和交互式学习工具。

  • 农业和环境监视。无人机、卫星和相机可捕捉作物的图像。然后，计算机视觉可分析这些图像，以监视植物健康状况、检测害虫和杂草，并优化灌溉和施肥。

  • 自动驾驶车辆和交通运输。自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统可使用计算机视觉来识别行人、交通标志和其他车辆。借助此功能，自动驾驶汽车和交通系统能够安全导航并做出实时驾驶决策。

  • 医疗保健和医学成像。计算机视觉可帮助分析医学扫描，如 X 光、MRI 和 CT 扫描。这可帮助医生更快、更准确地检测疾病、识别异常并做出诊断。

  • 运动分析和表现跟踪。运动员和教练可使用计算机视觉来跟踪运动员的移动、分析比赛策略，并提供实时见解以提高成绩。

  • 制造和质量控制。计算机视觉可通过检查生产线上的产品、检测缺陷和验证包装是否正确来确保质量控制。它还会监视机器以进行预测性维护。

  • 空间分析和安全。计算机视觉可跟踪物理空间中的人物和物体。这包括识别零售店中的人群移动、监控城市中的交通流量，以及通过监控系统增强安全性。

  • 人脸识别和身份验证。计算机视觉可用于安全系统、移动身份验证和个性化体验中的人脸识别。示例包括解锁计算机设备和简化机场登机过程。

未来趋势

AI 和计算能力的发展将持续拓展计算机视觉的成就边界。这一不断发展领域中的关键趋势包括：

  • 边缘 AI 和实时处理。更多系统直接在设备上运行，而不是依赖云计算。这加快了处理速度，并实现了更高的隐私性。

  • 多模式 AI。将计算机视觉与自然语言处理和音频分析相结合，可以创造更丰富的 AI 支持的体验。示例包括先进的虚拟助手和智能安全系统。

  • 自监督学习。新的 AI 模型需要的手动标记数据更少，这提高了训练的效率和可伸缩性。

  • AI 支持的视频分析。计算机视觉将继续改进各种应用领域中的实时视频处理，包括零售、执法和体育分析。

  • 道德和可解释的 AI。随着计算机视觉的普及，研究人员正在努力提高其决策的透明度，并减少识别系统中的偏见。

结论

借助计算机视觉，计算机能够以惊人的准确度解释和分析视觉数据。这项技术利用深度学习和神经网络来识别物体、人物和模式，复制人类的视觉和认知能力。

计算机视觉将在多个商业领域中提高系统的智能和安全性、以及效率和创新性。它的一些最热门应用包括医学成像、人脸识别、自动驾驶汽车和增强现实。随着人工智能和计算能力的不断进步，计算机视觉的影响及其可能的用例将不断增长，这一点毫无疑问。
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常见问题解答

  • 借助计算机视觉，计算机能够解释和分析图像和视频中的视觉数据。此 AI 领域使用 机器学习、 深度学习和模式识别来识别物体、检测模式和提取有意义的见解。它支持医疗保健、制造、安全和自动化系统等行业中的应用。
  • 是，计算机视觉是 AI 的一个分支，可支持计算机处理、分析和理解视觉数据。通过使用机器学习和深度学习等 AI 技术，计算机视觉支持计算机识别物体、发现模式，并根据图像和视频做出决策。简而言之，计算机视觉可自动执行传统上需要人类视觉的任务。
  • 计算机视觉的主要目标是支持机器识别、理解和评估视觉数据。其目的是复制人类的视觉和认知能力。通过使用 AI、机器学习和深度学习，计算机视觉可以识别物体、分析场景，并从图像和视频中提取见解，其方式与人类相似。这实现了自动化、改进了决策，并提高了各行业的效率。
  • 计算机视觉主要使用 Python，因为它拥有丰富的库，如 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch。这些库简化了图像处理和深度学习。计算机视觉还使用其他语言，包括水用于性能密集型应用程序的 C++、面向学术和研究用途的 MATLAB，以及用于企业级解决方案的 Java。
  • 计算机视觉利用了多个领域。这些领域包括用于模式识别的 AI、用于随时间推移提升准确度的机器学习和深度学习、用于增强和分析视觉数据的图像处理、用于 3D 建模的计算机图形学、用于算法开发的数学与统计学，以及用于捕捉高质量图像的光学和传感器技术。