人类的另一双“慧眼”计算机视觉

人类的另一双“慧眼”计算机视觉

• 来源:网络
• 更新日期:2020-08-17

摘要：Computer Vision 计算机视觉人们都说眼睛是心灵的窗户，我们每天睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容我们可以通过眼睛感知这个世界

Computer Vision 计算机视觉

人们都说眼睛是心灵的窗户，我们每天睁开眼都会看见这个多彩的世界，五彩斑斓的花朵、湛蓝的天空、还有亲人熟悉的笑容我们可以通过眼睛感知这个世界。

那你们知道视觉对于机器人是多么难能可贵吗？你们知道什么是计算机视觉吗？今天牛叔就为大家讲一讲什么是计算机视觉？

什么是计算机视觉？

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计算机视觉（Computational Vision）是由相机拍摄图像， 通过电脑对图像中的目标进行识别和检测。

可以说是机器学习在视觉领域的应用，是人工智能领域的一个重要部分。它的研究内容可以概括为：通过采集图片或视频，对图片或视频进行处理分析，从中获取相对应的信息。

换而言之就是运用照相机和计算机来获取我们所需的信息。它是一门包含领域很广的综合性学科。

从现阶段的研究来看，计算机视觉试图建立一种人工系统，提出的越来越多的理论和技术是为了从图像或者多维数据中获取信息。计算机视觉系统可以分为：图像采集、处理、运动控制部分。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。

它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉行业概况

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计算机视觉按照产业链划分可分为三层。

上游基础层主要以芯片、数据集、算法为主，即我们常说的算法、算力与数据;

中游基础支持主要有生物特征识别技术、物体与场景识别技术、光学字符识别技术、视频对象提取与分析技术等等;

下游应用主要集中于互联网、系统开发、终端开发等领域。

目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割、实例分割是计算机视觉五大关键技术。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域有成功的应用。

计算机视觉市场规模预测

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未来，人们安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能有效满足人们需求，市场发展空间巨大。

国家政策对人工智能行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日渐成熟，企业商业化落地能力不断提高，未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。

根据对六大权威机构的汇总，乐观估计2020年我国计算机视觉市场规模有望突破1000亿;综合保守预测2020年我国计算机视觉市场规模在700亿元左右。

计算机视觉行业市场促进因素

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主要因素有以下几点：

1，核心技术不断演进;

2，是相关应用越来越广;

3，是应用领域逐渐拓宽。

核心技术层面，得益于数据标注行业的不断发展，高质量以及场景化的标注能力不断提高，计算机视觉能够识别信息的种类从最初的文字信息，到人脸，人的体态识别，以及不同的物体。

除了提高算法精度以外，提高数据标注效率也是计算机视觉企业的现实需求。

应用范围层面，安防摄像头、交通摄像头、金融、医疗、汽车、无人机、手机等领域都会应用到计算机视觉相关技术。

接下来牛叔会对计算机视觉会涉及到的主要领域进行简单的介绍。

计算机视觉未来发展领域

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01

AR、VR的技术

AR增强现实技术（Augmented Reality，简称 AR），是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。

VR是虚拟现实技术的简称，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

计算机视觉是AR VR搭建视觉呈现模型的基础，提供交互情景交流的核心基矗“互动规律”，让我们的双眼、大脑适应适应，之后逐渐应用在了医疗卫生领域。

有了VR、AR，医护人员在学习新技能、练习手术操作时，就能历史上第一次在一个 “犯了错误也不要紧” 的环境下练习，万一失误，也不会对患者造成危险。

在这个前提下，VR/AR与医疗的结合将分成三类：

第一类是“做手术” 类；

第二类是“医师技能训练” 类；

第三类是“患者康复训练” 类。

02

视频处理

更优秀的视频处理。无论是各种黑科技的美图软件还是各种奇幻的视频处理，其核心技术都是利用计算机视觉进行的降噪、视频分割、视频处理、视频压缩。

此外，相机中的人脸追踪，快速对焦，人脸识别无疑不与计算机视觉有关。可以预想得到在未来计算机视觉的帮助下将产生越来越多的“照骗”。

03

汽车驾驶方面

20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，而无人驾驶主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标，这与计算机视觉是密不可分的。

04

建筑领域

通过计算机的相关运用完成工程预决算以及工程量的计算，拟制招投标文件及编制投标书等等，应用十分广阔。

05

视频理解

随着新型网络媒体的出现，以及5G时代的到来，视频呈现爆炸式增长，已成为移动互联网最主要的内容形式。

面对于海量的视频信息，仅靠人工处理是无法完成的，因此实现视频的智能化理解则成为了亟待解决的问题。

计算机视觉的相关运用就在此起了很重要的作用。

06

图像相关处理

可以分为以下几个大方向：

1，图像分类；

2，图像分割；

3，图像重构；

4，图像生成；

5，目标检测；

6，风格迁移；

7，超分辨率。

下面是对以上内容的简单介绍。

图像分类：图像分类，也可以称为图像识别，顾名思义，就是辨别图像是什么，或者说图像中的物体属于什么类别。

图像分割：图像分割是基于图像检测的，它需要检测到目标物体，然后把物体分割出来。图像分割可以分为三种：普通分割、语义分割和实例分割。

图像重构：图像重构，也称为图像修复(Image Inpainting)，其目的就是修复图像中缺失的地方，比如可以用于修复一些老的有损坏的黑白照片和影片。通常会采用常用的数据集，然后人为制造图片中需要修复的地方。

图像生成：图像生成是根据一张图片生成修改部分区域的图片或者是全新的图片的任务。这个应用最近几年快速发展，主要原因也是由于 GANs 是最近几年非常热门的研究方向，而图像生成就是 GANs 的一大应用。

目标检测：目标检测通常包含两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。目标检测可以分为单物体检测和多物体检测，即图像中目标的数量。

风格迁移：风格迁移是指将一个领域或者几张图片的风格应用到其他领域或者图片上。比如将抽象派的风格应用到写实派的图片上。

超分辨率：超分辨率是指生成一个比原图分辨率更高、细节更清晰的任务。

07

其他领域

除了上面简单介绍的一些行业领域外，金融、医疗

无人机、手机、立体视觉、文字识别、生物特征识别技术、智能汽车、医疗影像诊断、人脸识别、视频监测等领域均有涉及。

人类从外界获取的信息，有80%以上是通过眼睛获得的。眼睛视觉对人类来说是重要的，而对于计算机来说计算机视觉也是他的十分重要的一项技术。

今年以来，国家从宏观战略层面全面推进新型基础设施建设，陆续在5G、AI、工业互联网、大数据中心领域研究出台相关政策举措。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。

所以掌握这项技能知识不仅会为我们自身带来十分多的好处，还可以为国家计算机领域贡献出自己的绵薄之力。