引导者

计算机视觉

简介

计算机视觉是人工智能的一个分支，旨在赋予计算机“视觉”的能力，使它们能够从图像和视频中理解和解释世界。

目标

计算机视觉的目标是让计算机能够：

检测和识别对象：

找出图像中有哪些对象，以及它们是什么。

分割图像：

将图像的不同部分划分为有意义的区域。

跟踪运动：

观察图像序列中的对象运动。

理解场景：

解释图像中的关系和相互作用。

方法

计算机视觉使用各种技术和算法，包括：

机器学习：

训练计算机识别模式和特征。

图像处理：

增强图像质量并提取相关信息。

几何建模：

创建图像中对象的 3D 模型。

统计建模：

对图像数据进行统计分析以检测模式和异常情况。

应用

计算机视觉在众多领域中得到应用，包括：

自主驾驶：

检测道路上的物体和障碍物。

安保与监控：

识别可疑活动和人物。

医疗保健：

分析医学图像以进行诊断和治疗。

工业自动化：

控制机器人和检查产品缺陷。

娱乐：

增强现实和虚拟现实体验。

未来发展

随着机器学习算法的不断进步和计算能力的提高，计算机视觉预计将继续快速发展。未来研究领域包括：

深度学习：

使用深度神经网络来提取更复杂的特征。

多模态：

结合计算机视觉与其他传感器数据，如 Lidar。

认知计算：

使计算机能够理解图像中的场景和意义。