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什么是计算机视觉技术?简单的说就是赋予计算机以人类的视觉能力。人类的视觉是在大脑中形成的,所以计算机视觉关注的并不是讨论如何成像,而是着重讨论对图像的理解和感知,是人工智能的一个方面。
讲计算机视觉之前,先和大家简单区分一下两个概念“机器视觉”和“计算机视觉”,这两个技术都是通过对图像的获取、处理、结合人工智能算法,实现机器/计算机的“看到”、“看懂”之目的,都可以划分到人工智能行业。机器视觉通过CMOS和CCD摄取图像,主要用于工业,包括物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。计算机视觉比机器视觉更加复杂,通过各种成像系统(包括视频)获取图像信息,由计算机代替人脑观察理解,做出判断和决策。
接下来,重点讲解计算机视觉(ComputerVision,CV)。CV是AI细分领域目前最大的一个分支,2017年国内市场规模约为15.45亿元,2019年约60亿元,2022年有望达到146亿元(数据来源:网络资料整理)。在CV领域,我国无论在市场空间,还是在技术上都处于领先地位。目前CV应用最大的领域是安防,其次是金融和手机,也正在逐渐渗透到娱乐、家居、交通(包括自动驾驶)、医疗等领域。计算机视觉行业根据技术层级从上到下,分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”,应用层最靠近“端”。借用下图吧。
注:图片来源网络,侵删
CV界(算法)四大独角兽分别是旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技,这四家公司分别成立于2012/2013/2014/2015年。女孩子们最熟悉的美图秀秀技术就来源于旷视科技。在安防领域落地项目较多的是云从和依图,都分别和20-30个省份的城市有合作。在手机领域,商汤和旷世的落地项目更多,都和oppo、vivo、小米等手机品牌有合作。
1980年代主流的计算机视觉研究方式是?1982 年,马尔在其《Vision》一书中提出的视觉计算理论和方法,标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点:
首先,马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面,即三维重建问题;
其次,马尔认为这种从二维图像到三维几何结构的复原过程是可以通过计算完成的,并提出了一套完整的计算理论和方法。因此,马尔视觉计算理论在一些文献中也被称为三维重建理论。
最早的计算机视觉研究方法?马尔计算视觉
计算机视觉40多年的发展中,尽管人们提出了大量的理论和方法,但总体上说,计算机视觉经历了4个主要历程。即: 马尔计算视觉、主动和目的视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
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