计算机视觉技术基础知识点总结,学习计算机视觉需要哪些知识储备?

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关于计算机视觉技术基础知识的问题,小编就整理了4个相关介绍计算机视觉技术基础知识的解答,让我们一起看看吧。

学习计算机视觉需要哪些知识储备?

学习计算机视觉需要具备的知识储备有:

1、图像处理的知识。图像处理大致包括的内容:光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。

2、立体视觉的知识。立体视觉大致包括的内容:相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。

3、人工智能的知识。人工智能大致包括的内容:场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。

4、与计算机视觉相关的学科还有:机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。

计算机视觉基本技术?

图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”(Ballard&Brown,1982)

✦ “从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”(Trucco&Verri,1998)

✦ “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策”(Sockman&Shapiro,2001)

什么是计算机视觉技术?

计算机视觉技术是指利用相机、摄像机等传感器,配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能,从而进行物体的识别、检测、测量等功能。

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简单的说就是赋予计算机以人类的视觉能力。人类的视觉是在大脑中形成的,所以计算机视觉关注的并不是讨论如何成像,而是着重讨论对图像的理解和感知,是人工智能的一个方面。

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。

注:图片来源网络,侵删

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。

人工智能计算机视觉的基本原理是什么?

1.人工智能计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

2.机器视觉的基本原理就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

到此,以上就是小编对于计算机视觉技术基础知识的问题就介绍到这了,希望介绍计算机视觉技术基础知识的4点解答对大家有用。

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