关于计算机视觉技术有什么特点的问题，小编就整理了3个相关介绍计算机视觉技术有什么特点的解答，让我们一起看看吧。
计算机视觉发展特点？随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域最重要的技术。计算机视觉作为人工智能的重要分支，几乎等同于人工智能的大门，因为人类大脑皮层70％的活动都在处理视觉信息。人工智能旨在让机器可以像人那样思考、处理事情，计算机视觉技术的作用不言而喻。
什么是计算机视觉技术？讲计算机视觉之前，先和大家简单区分一下两个概念“机器视觉”和“计算机视觉”，这两个技术都是通过对图像的获取、处理、结合人工智能算法，实现机器/计算机的“看到”、“看懂”之目的，都可以划分到人工智能行业。机器视觉通过CMOS和CCD摄取图像，主要用于工业，包括物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。计算机视觉比机器视觉更加复杂，通过各种成像系统（包括视频）获取图像信息，由计算机代替人脑观察理解，做出判断和决策。
接下来，重点讲解计算机视觉(ComputerVision,CV)。CV是AI细分领域目前最大的一个分支，2017年国内市场规模约为15.45亿元，2019年约60亿元，2022年有望达到146亿元（数据来源：网络资料整理）。在CV领域，我国无论在市场空间，还是在技术上都处于领先地位。目前CV应用最大的领域是安防，其次是金融和手机，也正在逐渐渗透到娱乐、家居、交通（包括自动驾驶）、医疗等领域。计算机视觉行业根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。借用下图吧。
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CV界（算法）四大独角兽分别是旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技，这四家公司分别成立于2012/2013/2014/2015年。女孩子们最熟悉的美图秀秀技术就来源于旷视科技。在安防领域落地项目较多的是云从和依图，都分别和20-30个省份的城市有合作。在手机领域，商汤和旷世的落地项目更多，都和oppo、vivo、小米等手机品牌有合作。
如何采用农业机器视觉技术对农产品进行检测？农产品计算机视觉检测技术按其目的可分为分级、检测和分类三种，前两者关系到农产品的品质问题。农产品就其品质而言有单一特征和多特征评价之分，视觉图像信息是许多单一特征的综合，农产品检测就是提取可视或不可视图像中某一特征或许多单一特征做出合乎实际的判断。农产品外观的单一特征有面积、大小(长度与宽度)、长宽比、形状复杂度、灰度、纹理等，特征的综合一般由多个特征加权处理得到。计算机视觉技术的特点是速度快、功能多、信息量大，并且还可以克服许多人为因素的影响。
(1)分级分级是根据要求做出优次不同等级的判断。根据大小或表面积分级是简单易行的方法。
(2)检验检验是根据某种标准做出符合与不符合的判断。农产品品质检验是进行深加工的一个重要步骤，计算机视觉技术检验农产品具有实时、客观、无损伤等优点。
(3)分类分类是根据类别描述做出是或不是的判断。计算机视觉技术应用于类别的区分类似于人工的去杂，可以由计算机视觉技术处理结果引导机械装置来完成。
到此，以上就是小编对于计算机视觉技术有什么特点的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉技术有什么特点的3点解答对大家有用。
