计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它是研究计算机如何获取、处理、分析和理解数字图像的技术。简单来说,计算机视觉的研究者试图让计算机拥有像人类一样感知视觉世界并从图像中了解场景和环境的能力。
计算机视觉的主要研究内容包括:
1. 图像分类
将图像分类到不同的类别,如狗、猫、花等类别。这是计算机视觉的最基本任务。
2. 物体检测
在图像中检测不同的物体实例,并给出其边界框和类别标签。这是计算机视觉最主要的研究方向之一。
3. 图像分割
将图像分割成不同的区域,并对每个像素赋予相应的类别标签,实现像素级的分类。这也是计算机视觉的重要研究内容。
4. 目标跟踪
在视频序列中追踪特定目标的运动轨迹。这需要综合图像分类、检测和分割的技术。
5. 场景理解
从一张图像中解析场景中对象之间的关系,理解图像所概括的场景语义。这是计算机视觉的最高级任务,难度最大。
6. 其他
还包括3D图像理解、图像检索、图像匹配和配准、光流计算等内容。
计算机视觉的主要研究手段是机器学习,特别是深度学习。它利用大量的数据集和计算资源,让计算机学会从图像的像素层面理解高层的语义概念。计算机视觉已经在许多领域得到广泛应用,如驾驶辅助、医疗影像、安防监控、机器人视觉等。
未来,计算机视觉将实现更深入的对场景和环境的理解,并在更为广泛复杂的应用场景中发挥关键作用。它必将成为人工智能产业发展的重要技术与驱动力量之一。
