人類認識了解世界的信息中91%來自視覺，同樣計算機視覺成為機器認知世界的基礎，終極目的是使得計算機能夠像人一樣“看懂世界”。從廣義上說，計算機視覺就是“賦予機器自然視覺能力”的學科。
計算機視覺 ( /CV) 是一門研究如何讓計算機達到人類那樣“看”的學科。更準確點說，它是利用攝像機和電腦代替人眼使得計算機擁有類似于人類的那種對目標進行分割、分類、識別、跟蹤、判別決策的功能。
計算機視覺概念
實際上，計算機視覺本質上就是研究視覺感知問題。視覺感知，根據維科百基()的定義，是指對“環境表達和理解中，對視覺信息的組織、識別和解釋的過程”。根據這種定義，計算機視覺的目標是對環境的表達和理解，核心問題是研究如何對輸入的圖像信息進行組織，對物體和場景進行識別，進而對圖像內容給予解釋。
計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬，是人工智能領域的一個重要部分，它的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。計算機視覺是以圖象處理技術、信號處理技術、概率統計分析、計算幾何、神經網絡、機器學習理論和計算機信息處理技術等為基礎，通過計算機分析與處理視覺信息。通常來說，計算機視覺定義應當包含以下三個方面：作為一個新興學科，計算機視覺是通過對相關的理論和技術進行研究，從而試圖建立從圖像或多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。
計算機視覺的發展歷程
AI與計算機視覺
計算機視覺與人工智能有密切聯系，但也有本質的不同。AI的目的是讓計算機去看、去聽和去讀。圖像、語音和文字的理解，這三大部分基本構成了我們現在的人工智能。而在人工智能的這些領域中，視覺又是核心。視覺占人類所有感官輸入的80%，也是最困難的一部分感知。如果說AI是一場革命，那么它將發軔于計算機視覺，而非別的領域。AI更強調推理和決策，但至少計算機視覺目前還主要停留在圖像信息表達和物體識別階段。“物體識別和場景理解”也涉及從圖像特征的推理與決策，但與AI的推理和決策有本質區別。計算機視覺是目前人工智能的很強的驅動力。因為它有很多應用，很多技術是從計算機視覺誕生出來以后，再反運用到AI領域中去。計算機視覺就是用各種成象系統代替視覺器官作為輸入敏感手段，由計算機來代替大腦完成處理和解釋。在實現最終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務。這里要指出的一點是在計算機視覺系統中計算機起代替人腦的作用，但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺信息的處理。
但是，人類視覺系統是迄今為止，人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統，對人類視覺處理機制的研究將給計算機視覺的研究提供啟發和指導。
如何實現“復制”人眼
在過去的幾十年，科學家已經打造了傳感器和圖像處理器，這些與人類的眼睛相匹配，甚至某種程度上已經超越。通過強大、光學上更加完善的鏡頭，以及納米級別制造的半導體像素，現代攝像機的精確性和敏銳度達到了一個驚人的地步。它們同樣可以拍下每秒數千張的圖像，并十分精準地測量距離。但是問題在于，雖然我們已經能夠實現輸出端極高的保真度，但是在很多方面來說，這些設備并不比19世紀的針孔攝像機更為出色：它們充其量記錄的只是相應方向上光子的分布，而即便是最優秀的攝像頭傳感器也無法去“識別”一個球，遑論將它抓住。
要知道，人的大腦從根本上就是通過意識來進行“看”的動作的。比起其他的任務，在大腦中相當的部分都是專門用來“看”的，數十億的細胞通力合作，從嘈雜、不規則的視網膜信號中提取模式。所以，計算機視覺研究的早期采用的是“自上而下”的推理模式。在某些受控的情況下，確實能夠對少數幾個物體完成這一過程，但如果要描述身邊的每個物體，包括所有的角度、光照變化、運動和其他上百個要素，即便是咿呀學語的嬰兒級別的識別，也需要難以想象的龐大數據。如果不用“自上而下”，改用“自下而上”的辦法，即去模擬大腦中的過程，則看上去前景更加美好：計算機可以在多張圖中，對一張圖片進行一系列的轉換，從而找到物體的邊緣，發現圖片上的物體、角度和運動。就像人類的大腦一樣，通過給計算機觀看各種圖形，計算機會使用大量的計算和統計，試著把“看到的”形狀與之前訓練中識別的相匹配。如果你了解計算機視覺，并細心觀察，會發現其實它早已成為人們日常生活的一部分了。計算機視覺的應用已經被越來越多的公司部署在自身的產品中，舉幾個比較前沿的例子：
入門計算機視覺必知的技術
“工欲善其事必先利其器”，盡管計算機視覺是人工智能中相對入門門檻較低的方向，但作為CV新人，你至少要掌握以下必備技能：
有了以上基礎，你算是半只腳踏進了計算機視覺的大門，但是離找一份相關的工作還有所差距。企業看重的是技術的落地效益，所以3d vision驅動程序有用嗎，初學者們還需要在計算機視覺的應用方面花功夫。根據視覺的應用場景不同，計算機視覺分為了傳統視覺和與深度學習結合的計算機視覺3d vision驅動程序有用嗎，兩個分支要求你學習的內容也不同。
中國計算機視覺市場
視覺AI通過讓機器學會“看”，代替人眼對圖像進行特征提取和分析，并由此訓練模型對新的圖像數據進行檢測、識別等任務，建立能夠從圖像或者多模態數據中獲取“信息”的人工智能系統。當這些AI智能設備看懂、理解了這個世界，就能給幫助人類在生產和生活中，提升處理信息的效率。
目前，人臉識別已經廣泛應用在手機解鎖、刷臉支付、人臉門禁、刷臉過關等實際場景中。不過，對視覺AI來說，人臉識別只是一個起點，市場應用空間正被進一步挖掘。智能零售中的商品識別，智能養豬場的“豬臉識別”，自動駕駛中的道路標識、行人、車輛等識別，停車場的車牌識別，從成千上萬輛汽車中分辨出哪輛是你的……不知不覺間，視覺AI已經成為我們生活中的一部分。
IDC發布《中國人工智能軟件及應用(2019下半年)跟蹤》報告，報告指出，AI正在規模化、深入的走進企業中。2019年中國人工智能軟件及應用市場規模達28.9億美元，到2024年將達到127.5億美金，2018-2024年復合增長率達39.0%，計算機視覺占比將超過一半。數據顯示，2019年全年中國計算機視覺應用市場達1456.4百萬美元，市場增長超出預期。
此外，IDC重點追蹤了計算機視覺市場、企業的機遇與挑戰、全球人工智能市場形勢等，表示計算機視覺市場增長將超出預期。在中國計算機視覺應用市場格局中，全棧AI、打造2個以上行業垂深解決方案等成為AI企業擴大計算機視覺市場份額的發展方向。
掃碼入群
掃碼添加管理員微信
加入“電子產品世界”粉絲交流群
