什么是计算机视觉？
插图：© IoT For All --> 在电影《黑客帝国4：复活》（2021年）中，主角尼奥正在与一个被称为“矩阵”的电脑生成世界进行抗争，他和一队战士围在几台电脑旁边，试图寻找被困在矩阵中的搭档崔妮蒂。尼奥指着屏幕上代表矩阵的独特的绿色代码说道：“她在桥上。” 随后镜头切换到崔妮蒂骑着摩托车在桥上前行，她并不知道自己是处于一个模拟世界中。电脑是如何能够“看到”桥上的崔妮蒂的呢？这并非电影的主要关注点（他们需要拯救人类），而是本文的主题。我们看到的《黑客帝国4：复活》中的情节被称为“计算机视觉”。这项技术使得计算机能够“看见”并理解视觉信息。计算机视觉依赖于算法和人工智能的结合，来处理诸如形状、颜色和质地等信息，以理解其所面对的内容。矩阵中的电脑通过崔妮蒂的头发、面部结构、衣物等视觉线索识别出她，这种方式与我们自己通过相同线索来识别一个人的方式类似——尽管我们有时可能比计算机花得时间更长！“计算机视觉依赖于算法和人工智能的结合，来处理诸如形状、颜色和质地等信息，以理解其所面对的内容。”尽管电脑能在几秒钟内识别出矩阵中的崔妮蒂，但在电脑能够准确识别她之前，还是经历了一些步骤。图像采集：计算机视觉需要视觉输入。在电影中，我们看到尼奥和他的朋友已经接入了矩阵中崔妮蒂居住的无名城市内的众多摄像头和传感器。预处理：视觉输入可能需要一些调整以提高其质量，以便进行分析。这可以包括图像的缩放、降噪或去除噪声等。在电影中，我们看到镜头悄悄地放大到崔妮蒂骑车的场景。最初的镜头是俯视的，但随着镜头逐渐聚焦在她身上，画面变得更加清晰。特征提取：一旦视觉输入被“清理”后，算法开始提取相关的视觉属性，以帮助理解图像或视频的内容。特征表示：提取出的视觉特征或属性必须以一种机器学习算法可以处理的方式进行表示。在电影中，我们看到崔妮蒂的视觉输入在电脑屏幕上以一系列数字和字符的形式表示。机器学习与训练：在这个步骤中，电脑将被训练，以根据之前提供的输入来理解新的视觉输入的特征。例如，如果电脑之前已经学习了鼻子、耳朵、手臂等特征，它就知道如何识别新的一个人类。识别与解释：经过训练的计算机视觉系统现在可以识别新的、未见过的视觉数据。在电影中，我们看到电脑通过金色轮廓标记出了崔妮蒂的图像。到目前为止，你可能已经很好地理解了计算机视觉——这很好！但你可能会好奇，这种技术是否只存在于科幻电影的世界中？答案是否定的！计算机视觉在我们的现实世界中也有许多应用和用途。让我们从一个非常简单且普遍的现实世界中的计算机视觉例子开始。你很可能正在电脑或手机上阅读这篇文章。如果你使用的是手机，那么你可能用密码、PIN码或人脸识别解锁了它。如果你使用的是人脸识别，那么你便见证了计算机视觉的运作！前置摄像头捕捉到你的面部图像，识别出关键特征，然后将该图像与你在设置人脸识别时注册的图像进行比对。一旦计算机视觉识别出该图像与授权用户（也就是你）的图像一致，手机便会解锁。现在，让我们尝试另一个你可能每天不会接触到，但已逐渐进入人们每周生活中的计算机视觉实例。你每周至少会去一次杂货店购物吧？你的杂货店是否有自助结账机？通常，结账机上方会有一个摄像头直接对着你。计算机视觉可以用于解读自助结账机的摄像头图像，以识别并标记任何可疑行为——比如有人未经付款就将商品放进口袋，或四处张望显得焦虑不安。这里再举一个你希望不会经常接触到的计算机视觉例子。交通摄像头中可以使用计算机视觉来检测超速行驶和闯红灯等违规行为。计算机视觉随后可以提取违规车辆的车牌号，以便执法部门可以将罚单寄给正确的车主。如果你曾收到过超速罚单，即使当时并没有警察拦下你，那就是计算机视觉在起作用。所以，《黑客帝国4：复活》中对计算机视觉的探索——即使它没有直接使用这个术语——其根基还是植根于我们的现实生活。我们可以利用计算机视觉来帮助我们解锁手机、追踪杂货店的商品，或帮助寻找亲朋好友。 推文分享邮件人工智能大数据数据分析机器学习 --> 人工智能大数据数据分析机器学习
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