- 计算机视觉是计算机科学的一个领域，专注于让计算机识别和理解图像和视频中的物体与人物。
- 与其他类型的 AI 一样，计算机视觉旨在执行和自动化复制人类能力的任务。在这种情况下，计算机视觉试图复制人类的视觉方式以及人类理解所见事物的方式。
- 计算机视觉技术的广泛应用使其成为许多现代创新和解决方案的核心组成部分。计算机视觉可以在云中或本地运行。
计算机视觉应用利用传感设备、人工智能、机器学习和深度学习的输入，模仿人类视觉系统的功能。这些应用利用在云端存储的大量视觉数据集上训练的算法。通过识别这些视觉数据中的模式，它们能够确定其他图像的内容。
计算机视觉的目的是赋予机器理解和解释视觉信息的能力，为各个领域开辟了无数可能性。从物体识别和场景理解到质量控制和医学诊断，计算机视觉正在推动创新并改变行业。
另请阅读： 语音识别是机器学习吗？
定义计算机视觉
计算机视觉是人工智能的一个分支，它使计算机能够解释和理解来自图像和视频的视觉信息。本质上，它使机器能够以类似人类的方式“看”和理解视觉世界。通过分析和处理视觉数据，计算机视觉算法可以提取有价值的见解、识别物体并根据其所感知的内容做出智能决策。
另请阅读： 英特尔开发最大的神经形态计算机系统
计算机视觉的5 个目的
计算机视觉的主要目的是弥合数字世界与物理世界之间的鸿沟，使机器能够以有意义的方式与视觉信息互动。计算机视觉的一些关键目的包括：
1. 物体识别与分类
计算机视觉的基本目标之一是准确识别和分类图像与视频中的物体。此功能具有许多实际应用，从零售业的自动化库存管理到安全系统中的人脸识别。
2. 场景理解
计算机视觉算法可以分析整个场景，提取上下文信息并理解场景中不同对象和元素之间的关系。这种能力对于自动驾驶汽车中的自主导航和增强现实应用等任务至关重要。
3. 视觉检查与质量控制
在制造和工业环境中，计算机视觉用于视觉检查和质量控制目的。通过分析产品或组件的图像，计算机视觉系统可以检测缺陷、异常或不符合期望标准的偏差，确保产品质量和一致性。
4. 医学成像与诊断
计算机视觉在医疗保健中发挥着至关重要的作用，特别是在医学成像和诊断方面。通过分析 X 光片、MRI和 CT 扫描等医学图像，计算机视觉算法可以协助医疗专业人员识别异常、诊断疾病并规划治疗方案。
5. 监控与安全
计算机视觉广泛用于监控和安全系统中，用于监视和检测可疑活动、识别个人，并增强在公共场所、机场和其他关键位置的情况感知能力。