- 什麼是計算機視覺?
- 計算機視覺和算法示例
- 計算機視覺是如何工作的?
- 為什麼計算機視覺很重要?
- 計算機視覺的起源
- 計算機視覺基本功能
- 如何學習計算機視覺?
- 如何成為計算機視覺工程師?
- 計算機視覺工程師的工作描述
- 哪種語言最適合計算機視覺?
- 計算機視覺的應用有哪些?
- 計算機視覺挑戰
- 計算機視覺的未來
什麼是計算機視覺?
計算機視覺是一門使計算機能夠複製人類視覺係統的研究領域。它是人工智能它從數字圖像或視頻中收集信息，並對其進行處理以定義屬性。整個過程包括圖像采集、篩選、分析、識別和提取信息。這種廣泛的處理有助於計算機理解任何視覺內容，並對其進行相應的操作。你也可以拿起計算機視覺課程免費了解人工智能領域的基礎知識。
計算機視覺項目將數字視覺內容轉換為明確的描述，以收集多維數據。然後，這些數據被轉換成計算機可讀的語言，以幫助決策過程。這一分支的主要目的人工智能就是教機器從像素中收集信息。
計算機視覺和算法示例
自動駕駛汽車旨在通過各種人工智能係統減少駕駛時人為幹預的需求。計算機視覺是這樣一個係統的一部分，該係統專注於模仿人類視覺背後的邏輯，以幫助機器做出基於數據的決策。CV係統將掃描活體物體並對其進行分類，據此汽車將繼續行駛或停下來。如果汽車遇到障礙或紅綠燈，它將分析圖像，創建3D版本，考慮特征並決定采取行動——所有這些都在一秒鍾內完成．
計算機視覺是如何工作的?
計算機視覺主要依靠模式識別技術來自我訓練和理解視覺數據。數據的廣泛可用性以及公司分享這些數據的意願，使得深度學習專家可以使用這些數據使過程更加準確和快速。
雖然機器學習算法以前用於計算機視覺應用，但現在深度學習方法已經發展成為該領域的更好解決方案。例如，機器學習技術在初始階段的監測中需要大量的數據和主動的人工監測，以確保結果盡可能準確。另一方麵，深度學習依賴於神經網絡，並使用實例來解決問題。它通過使用標記數據來識別示例中的常見模式來自我學習。
為什麼計算機視覺很重要?
從自拍到風景照，今天我們被各種各樣的照片淹沒了。根據互聯網趨勢的一份報告，人們上傳的信息超過了每天18億張圖片，這隻是上傳圖片的數量。想象一下，如果考慮到存儲在手機中的圖像，這個數字會是多少。我們在YouTube上觀看了超過4146600個視頻發送103,447,520封垃圾郵件每天。再說一次，這隻是一部分——通信、媒體和娛樂、物聯網都對這個數字做出了積極的貢獻。這些豐富的可視內容需要分析和理解。計算機視覺通過教機器“看到”這些圖像和視頻來幫助做到這一點。
此外，由於易於連接，今天所有人都可以輕鬆訪問互聯網。兒童尤其容易受到網絡虐待和“毒性”的影響。除了自動化許多功能，計算機視覺還確保在線視覺內容的審核和監控。在線內容管理的主要任務之一是索引。由於互聯網上的內容主要有兩種類型，即文本、視覺和音頻，分類變得很容易。計算機視覺使用算法讀取和索引圖像。像穀歌和Youtube這樣的流行搜索引擎使用計算機視覺掃描圖像和視頻，以批準它們的推薦。通過這樣做，它們不僅為用戶提供了相關內容，而且還防止了在線濫用和“毒性”。
計算機視覺的起源
計算機視覺並不是一個新概念;事實上，它可以追溯到20世紀60年代。這一切都始於麻省理工學院的一個項目——“夏季視覺項目”，該項目通過分析場景來識別物體。著名神經科學家大衛·馬爾提出了計算機視覺的構建模塊從小腦、海馬體和人類感知皮層的功能中獲得線索。從那時起，他被稱為計算機視覺之父，該領域已經發展到包括更複雜的功能。
計算機視覺基本功能
如何學習計算機視覺?
根據用途不同，計算機視覺有以下用途:
- 打基礎:概率論、統計學、線性代數、微積分和基本統計知識是進入該領域的先決條件。類似地，Python和MATLAB等編程語言的知識將幫助您更好地掌握概念。
- 數字圖像處理:學習如何使用JPEG和MPEG文件壓縮圖像和視頻。需要了解基本的圖像處理工具，如直方圖均衡，中值濾波等。一旦你了解了圖像處理和恢複的基礎知識，你就可以學習計算機視覺的更關鍵的技能了。
- 機器學習基礎知識:的知識卷積神經網絡S，全連接神經網絡，支持向量機，循環神經網絡，生成對抗網絡和自動編碼器是開始計算機視覺的必要條件。
- 計算機視覺基礎:該過程的下一步是解碼圖像和視頻公式中涉及的數學模型。一旦你理解了模式識別和信號處理是如何工作的，你就可以進入高級學習。
如何成為計算機視覺工程師?
由於需要處理大量的視覺內容，計算機視覺工程師在今天的市場上需求量很大。
C到底是什麼計算機工程師做什麼?
- 計算機視覺工程師創建並使用視覺算法來處理任何視覺內容(圖像、視頻等)的像素。
- 他們使用基於數據的方法來開發解決方案。
- 它們通常附帶一個AIML背景有各種係統的工作經驗，包括分割、機器學習和圖像處理。
如果你想成為一名計算機視覺工程師，你需要掌握該領域的基本技能，並從事一些項目，這些項目將為你提供與行業相關的解決問題的實踐經驗。beplay2018官网偉大的學習深度學習證書課程向您介紹該領域的所有基礎知識，並使您走上成為計算機視覺工程師的道路。
計算機視覺工程師崗位描述
理想的候選人必須具備機器學習算法、原理及其應用的紮實知識。他/她應該有相關工作經驗深度學習比如CNN, GAN
計算機視覺工程師的要求
- 了解過程自動化和人工智能管道設計。
- 1年以上人工智能項目經驗
- 必須具備編程技能(Python, c++， MATLAB)
- 能夠獨立地和團隊一起推動項目
- 熟悉git, docker等工具。
- 優秀的書麵和口頭溝通能力
- 計算機科學，電氣工程專業優先
哪種語言最適合計算機視覺?
對於計算機視覺，我們有幾種編程語言可供選擇——使用c++的OpenCV，使用Python的OpenCV，或者MATLAB。然而，大多數工程師都有自己的喜好，這取決於他們所執行的任務。初學者通常會選擇OpenCVPython的靈活性．這是一種大多數程序員都熟悉的語言，由於它的多功能性，在開發人員中非常受歡迎。
計算機視覺專家推薦Python基於以下原因：
- 易於使用：Python很容易學，尤其是對初學者來說。它是大多數用戶最先學習的編程語言之一。這種語言也很容易適應各種編程需求。
- 最常用的計算語言: Python為想要使用它進行各種計算機視覺和機器學習實驗的人提供了一個完整的學習環境。它的numpy, scikit-learn, matplotlib和OpenCV為任何計算機視覺應用程序提供了詳盡的資源。
- 調試和可視化: Python有一個內置的調試器“PDB”，它使這種編程語言的調試代碼更容易訪問。類似地，Matplotlib是一種方便的可視化資源。
- Web後端開發:像Django, Flask和Web2py這樣的框架是優秀的網頁構建器。Python與這些框架兼容，並且可以輕鬆調整以滿足您的需求。
MATLAB是另一種流行的編程語言計算機專家．讓我們來看看使用MATLAB的優點: - 工具箱MATLAB有一個最詳盡的工具箱;無論是統計和機器學習工具箱，還是圖像處理工具箱，MATLAB都包含了一個滿足各種需求的工具箱。每個工具箱的清晰接口使您能夠實現一係列算法。MATLAB還有一個優化工具箱，可以確保所有算法都能在最佳狀態下執行。
- 強大的矩陣庫:圖像和其他可視內容包含多維矩陣以及不同算法中的線性代數，在MATLAB中更容易工作。MATLAB中包含的線性代數例程工作快速有效。
- 調試和可視化:由於有一個單一的集成平台在MATLAB中編碼，編寫，可視化和調試代碼變得很容易。
- 優秀的文檔MATLAB使您能夠充分地記錄您的工作，以便稍後訪問。文檔是必要的，不僅是為了將來的參考，也是為了幫助程序員更快地工作。MATLAB的文檔允許用戶以OpenCV兩倍的速度工作。
由於以下原因，計算機視覺專家也傾向於OpenCV：
- 零成本:OpenCV是免費的，還有什麼比節省一點錢更好的呢?您可以將其用於商業應用程序，甚至可以檢查源代碼以進行更正。使用OpenCV最顯著的優勢是你不必讓你的項目開源。
- 詳盡的庫:OpenCV擁有最廣泛的算法集合。透明的API使OpenCL設備在設備上兼容並優化性能。
- 平台與設備:許多嵌入式視覺應用程序和移動應用程序更傾向於選擇OpenCV作為其以性能為中心的設計的視覺庫。您可以在所有平台和設備上使用它。
- 大型社區:OpenCV有超過900萬人使用，他們通過博客和論壇不斷更新和互相幫助。使用OpenCV的一個顯著優勢是你總能從社區中找到支持。由於穀歌、英特爾和AMD等公司資助了OpenCV的開發，OpenCV正在迅速發展。
計算機視覺的應用
- 醫學成像:計算機視覺有助於MRI重建，自動病理，診斷，機器輔助手術等。
- 基於“增大化現實”技術/虛擬現實:對象遮擋(密集深度估計)，由外向內跟蹤，由內向外跟蹤虛擬和增強現實。
- 智能手機:你使用的所有照片濾鏡(包括社交媒體上的動畫濾鏡)、QR碼掃描儀、全景圖構建、計算攝影、人臉探測器、圖像探測器(穀歌鏡頭、夜視鏡)都是計算機視覺應用程序。
- 互聯網:圖像搜索，地理定位，圖像字幕，ariel成像的地圖，視頻分類和更多。
計算機視覺挑戰
計算機視覺可能已經成為機器學習的頂級領域之一，但在成為領先技術的道路上仍然存在幾個障礙。人類視覺是一個複雜而高效的係統，很難通過技術來複製。然而，這並不是說計算機視覺在未來不會改進．
我們在計算機視覺中麵臨的挑戰
- 推理問題:現代基於神經網絡的算法是一個複雜的係統，其功能往往是模糊的。在這種情況下，很難找到任何任務背後的邏輯。這種推理的缺乏給試圖定義圖像或視頻中的任何屬性的計算機視覺專家帶來了真正的挑戰。
- 私隱及道德視覺監控在很多國家都是對隱私的嚴重威脅。它使人們暴露在未經授權的數據使用中。由於這些問題，人臉識別和檢測在一些國家被禁止。
- 假的內容:像所有其他技術一樣，計算機視覺在錯誤的人手中會導致危險的問題。任何人隻要能進入強大的數據中心，就能創建虛假的圖像、視頻或文本內容。
- 對手的攻擊:這些是計算機的視錯覺。當攻擊者創建一個錯誤的機器學習模型時，他們希望使用它的機器失敗。這些有缺陷的模型很難識別，並且可能對任何係統造成嚴重損害。
計算機視覺的未來
計算機視覺是一個快速發展的領域，受到了各行各業的廣泛關注。未來，它將能夠在更廣泛的內容範圍內發揮作用。該域名已經擁有237萬美元的穩定市場，預計到2023年將以47%的複合年增長率增長。隨著我們每天產生大量的數據，機器自然會使用這些數據來製定解決方案。
一旦計算機視覺專家能夠解決該領域的當前問題，我們就可以期待一個值得信賴的自動內容審核和監控係統。隨著穀歌、Facebook、蘋果和微軟等企業巨頭對計算機視覺的投資，計算機視覺占領全球市場隻是時間問題。提升這個領域的技能充分利用這種破壞性的經濟。
計算機視覺相關faq
計算機視覺是如何工作的?
計算機視覺的工作原理是試圖模仿人類大腦識別視覺信息的能力。它使用模式識別算法在大量視覺數據上訓練機器。然後機器/計算機處理輸入圖像，在這些圖像上標記物體，並在這些物體中找到模式。
計算機視覺的例子有哪些?
計算機視覺的例子有:
- 自動駕駛汽車
- 通過繪製高易損區地圖進行救災
- 農業自動化質量控製的圖像鑒定技術
- 改善醫療保健診斷
- 人臉識別安全
- 零售中的庫存管理和商品放置
- 銀行和金融機構的人臉識別驗證
- 監督學生在課堂上的行為
- 通過目標檢測進行廢物管理
-計算機視覺的應用有哪些?
計算機視覺在各行各業都有應用。其中一些應用是:
- 缺陷檢測
- 計量
- 入侵者檢測
- 裝配驗證
- 屏幕閱讀器
- 代碼和字符讀取器
- 計算機視覺與機器人撿垃圾
-計算機視覺的用途是什麼?
計算機視覺用於使計算機能夠像人類一樣觀察和分析周圍的環境。它被應用於從零售到農業和安全的各個行業，並有各種應用，如自動駕駛汽車、麵部識別、物體檢測等。
-如何學習計算機視覺?
你可以在Great Learning Academy上查看關於計算機視覺的免費課程，從計算機視覺的基礎知識開始。beplay2018官网在Great Learning的youtube頻道上也有很多beplay2018官网免費的視頻，內容質量也很好。
計算機視覺容易嗎?
這是一個主觀問題，答案取決於個人的智慧、經驗、先驗知識和對該主題的興趣。總的來說，計算機視覺對於那些之前沒有這門學科知識，但對人工智能和深度學習技術有基本了解的新生來說也是相當容易的。你可以從免費的在線教程開始學習，如果你需要更多的幫助，你可以報名參加指導課程。
計算機視覺準確嗎?
今天的計算機視覺係統已經達到了99%的精度水平，而十年前隻有50%。是的，計算機視覺是相當準確的。
計算機視覺的未來是什麼?
計算機視覺將在發展人工通用智能和人工超級智能中發揮至關重要的作用。這將幫助它們像人類一樣處理信息，甚至更好。
計算機視覺如何幫助世界?
計算機視覺可以以各種方式幫助世界:
- 在緊急情況下運送物資的無人駕駛飛機
- 麵部識別用於公共場所和軍事安全
- 光學字符識別用於處理文本
- 在公共場所用手勢識別來警示歹徒
- 災害控製
