计算机视觉
机器能够模拟人类视觉系统的幻想已经不再只是幻想，如今，由于其广泛应用和巨大潜力，计算机视觉已经成为最热的人工智能子领域之一，那么到底什么是计算机视觉？其典型的任务是什么？它在行业中应用现状如何？今天我们就来一起分享。
计算机视觉是指针对图像识别出图像◆中的对象，及其特征，如形状、纹理、颜色、大小等，像人类一样尽可能地完整地描述图像，但不仅只是要检测到图像前景中有几个人、一条街道和几辆车，还要能看出图像中的人正在走路，其中有没有人↓赤脚，推断出图中人○物有没有被车撞击的危险；描述图中人物的穿着、衣服颜色、材质与纹理等等。
PART 01
▉分类及应用
计算机视觉的典型任务可以分为四类，图像分类、目标检测、语︾义分割和实例分割。
图像分类是以图像为输入，输出对该图像内容分类的描述的问题，他是计算∞机视觉的核心，实际应用广泛，对于计算机而言，图像是由数字矩阵组成，图像分类的最终目标就是通过算法转换数字矩阵到一个单独的标签。
目◤标检测的目的是将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具体位置。
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，宏观上看，语义分割是一项高层次的任◥务，能为实现场景的完整理▆解铺平道路，目的是以一些原始图像作为输入，输出具有突出显示的感兴趣的掩膜，其※实质上是实现了像素级分类。
而实例分割可以说是在语义分割的基础上，在像素层面给出属于每个实例的像素。
在行业应用上依赖于人工智能的创新，从电商到传统行业，各种类型规模的公司都在利用计←算机视觉的强大▓能力。
实体零售店利用计算机ㄨ视觉算法和摄像头了〇解顾客及其行为；
医院可以用此类系统对MRI CT和X光等图像进行分析，找出肿瘤或者神经系统疾病等症状；
计算机视觉帮助汽车的自动驾驶感知和了№解周围环境，进行恰当运行；
在农业上，计算机视觉算法可以检测或合理→预测病虫害，此类早期诊断可帮助农∑ 民快速采取合适措施，减少损失，保证生产质量；
银行与零售业类似，对安全具备高要求的企业可从计算机视觉应用中获益，这些应用对安防摄像头拍摄的图像进行分析，从而识别顾客；
而从另→一个层面上来讲，计算机视觉也是国土安全任务中的强大工具，计算机视觉不仅能够分析和分类▲图像，还能对场景提供小细节、有意义的描述，为决策实时提供关键因素。
最后我们再说回未来互联网场ζ景——元宇宙，作为六大支撑技术之¤一，AI人工智能技术里的重要分支，计算机视觉是实现现♀实世界图像的数字〖化关键，为元宇宙提供虚实结合的观感。
