人工视觉：它是什么、应用和示例
Posted: Wed Dec 04, 2024 8:24 am
人工智能带来了众多技术，带来了快速的技术进步。人工视觉是有利于安全或医学等领域应用开发的明确工具。我们告诉你更多关于她的事情。
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什么是计算机视觉？
就像我们成功地通过人工听到听觉一样，视觉也可以通过技术来模仿。因此，机器能够使用相机和先进算法来解释和理解视觉世界。人工智能类型的又一演变。
计算机视觉试图与人类处理图像的方式相匹配，它分析视觉数据，以根据它所看到的内容进行识别、分类和做出决策。
5 人工视觉技术
并非所有实施该技术的方法都是相同的。我们将在下面回顾不同的人工视觉技术。
1. 边缘检测
这是识别图像中对象的边界和轮廓的基本技术。为此，它使用分析像素强度突然变化的算法。通过这种方式，定义了它们的形状和结构，分割图像并提取它们的特征。 Sobel 滤波器、Canny 算子和 Prewitt 边缘检测器等工具是最常用的。
2. 图像分割
另一方面，图像分割根据颜色、强度或纹理等标准将图像划分为均匀区域。如果我们想要进行详细的分析和研究特定的部分，这项技术是至关重要的。分割可以基于阈值，将对象与背景分开或将相似的像素分组在一起。该技术广泛应用于医学应用中，以在磁共振或计算机断层扫描图像中识别组织和器官。
3. 物体识别
对象识别允许机器视觉系统识别图像或视频中的对 韩国电报电话号码列表 象并对其进行分类。它广泛用于通过面部识别或自动驾驶实现安全、检测行人和交通标志等应用。
4. 3D 重建
通过从 2D 图像创建物体或场景的三维模型，除了有助于机器人和虚拟模拟等其他领域之外，还可以生成我们所知的增强现实。它使用多种方法，例如摄影测量，它使用物体从不同角度的多个图像来计算其三维形状。 3D 重建允许您测量尺寸、创建详细的可视化效果并模拟三维空间中的场景。
5. 立体视觉
立体视觉使用多个彼此保持固定距离的摄像机，目的是获得同一场景的不同视角。通过比较这些图像，系统可以计算物体位置的差异并估计它们的相对距离，从而产生深度感。它用于需要对环境进行三维了解的应用，例如在自动驾驶车辆中检测障碍物和计算距离。
人工视觉是如何产生的？
这项技术在 20 世纪 60 年代和 1970 年代开始发展，受到人工智能、光学和信号处理进步的推动。最初，它专注于边缘检测和基本形状识别等简单问题，但随着时间的推移，新的进步允许开发更复杂的系统，从而实现面部识别或自动驾驶等任务。
目前，它是我们能找到的最先进的技术和最多的应用之一，并且在未来几年有着巨大的前景。
计算机视觉可以执行的任务类型
正如我们已经看到的，人工视觉可以开发多种具有巨大优势的应用程序，其中我们发现：
物体识别：对图像或视频中的物体进行识别和分类，例如人脸、车辆、动物或产品。
异常检测：识别产品、组件或表面的缺陷或不规则现象，用于工业质量控制。
文本识别：将图像中的文本转换为机器可读的数据，可用于文档数字化和车牌识别。
人脸识别：通过分析人的面部特征来识别和验证人。
图像分割：将图像划分为区域或片段以识别和分析特定组件。
模式识别：识别一组视觉数据中的特定模式，可用于数据分析、科学研究和医学诊断。
计算机视觉的例子
现在是时候考虑如何将这些任务应用到实际案例中了。公司使用计算机视觉来改进他们的产品和服务，甚至让员工的工作变得更轻松。特斯拉和亚马逊是两个使用示例。
特斯拉
特斯拉在其自动驾驶汽车中使用计算机视觉来提高安全性和自动驾驶能力。计算机视觉算法处理这些图像以识别和分类物体，例如行人、其他车辆、交通标志和障碍物，从而使汽车能够实时做出决策。
亚马逊
另一个例子是亚马逊，它在其配送中心使用人工视觉来优化库存管理和包装流程。其人工视觉系统使用摄像头和传感器来监控和管理仓库中产品的移动，从而提高运营效率并减少订单履行中的错误。
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什么是计算机视觉？
就像我们成功地通过人工听到听觉一样，视觉也可以通过技术来模仿。因此，机器能够使用相机和先进算法来解释和理解视觉世界。人工智能类型的又一演变。
计算机视觉试图与人类处理图像的方式相匹配，它分析视觉数据，以根据它所看到的内容进行识别、分类和做出决策。
5 人工视觉技术
并非所有实施该技术的方法都是相同的。我们将在下面回顾不同的人工视觉技术。
1. 边缘检测
这是识别图像中对象的边界和轮廓的基本技术。为此，它使用分析像素强度突然变化的算法。通过这种方式，定义了它们的形状和结构，分割图像并提取它们的特征。 Sobel 滤波器、Canny 算子和 Prewitt 边缘检测器等工具是最常用的。
2. 图像分割
另一方面，图像分割根据颜色、强度或纹理等标准将图像划分为均匀区域。如果我们想要进行详细的分析和研究特定的部分，这项技术是至关重要的。分割可以基于阈值，将对象与背景分开或将相似的像素分组在一起。该技术广泛应用于医学应用中，以在磁共振或计算机断层扫描图像中识别组织和器官。
3. 物体识别
对象识别允许机器视觉系统识别图像或视频中的对 韩国电报电话号码列表 象并对其进行分类。它广泛用于通过面部识别或自动驾驶实现安全、检测行人和交通标志等应用。
4. 3D 重建
通过从 2D 图像创建物体或场景的三维模型，除了有助于机器人和虚拟模拟等其他领域之外，还可以生成我们所知的增强现实。它使用多种方法，例如摄影测量，它使用物体从不同角度的多个图像来计算其三维形状。 3D 重建允许您测量尺寸、创建详细的可视化效果并模拟三维空间中的场景。
5. 立体视觉
立体视觉使用多个彼此保持固定距离的摄像机，目的是获得同一场景的不同视角。通过比较这些图像，系统可以计算物体位置的差异并估计它们的相对距离，从而产生深度感。它用于需要对环境进行三维了解的应用，例如在自动驾驶车辆中检测障碍物和计算距离。
人工视觉是如何产生的？
这项技术在 20 世纪 60 年代和 1970 年代开始发展，受到人工智能、光学和信号处理进步的推动。最初，它专注于边缘检测和基本形状识别等简单问题，但随着时间的推移，新的进步允许开发更复杂的系统，从而实现面部识别或自动驾驶等任务。
目前，它是我们能找到的最先进的技术和最多的应用之一，并且在未来几年有着巨大的前景。
计算机视觉可以执行的任务类型
正如我们已经看到的，人工视觉可以开发多种具有巨大优势的应用程序，其中我们发现：
物体识别：对图像或视频中的物体进行识别和分类，例如人脸、车辆、动物或产品。
异常检测：识别产品、组件或表面的缺陷或不规则现象，用于工业质量控制。
文本识别：将图像中的文本转换为机器可读的数据，可用于文档数字化和车牌识别。
人脸识别：通过分析人的面部特征来识别和验证人。
图像分割：将图像划分为区域或片段以识别和分析特定组件。
模式识别：识别一组视觉数据中的特定模式，可用于数据分析、科学研究和医学诊断。
计算机视觉的例子
现在是时候考虑如何将这些任务应用到实际案例中了。公司使用计算机视觉来改进他们的产品和服务，甚至让员工的工作变得更轻松。特斯拉和亚马逊是两个使用示例。
特斯拉
特斯拉在其自动驾驶汽车中使用计算机视觉来提高安全性和自动驾驶能力。计算机视觉算法处理这些图像以识别和分类物体，例如行人、其他车辆、交通标志和障碍物，从而使汽车能够实时做出决策。
亚马逊
另一个例子是亚马逊，它在其配送中心使用人工视觉来优化库存管理和包装流程。其人工视觉系统使用摄像头和传感器来监控和管理仓库中产品的移动，从而提高运营效率并减少订单履行中的错误。