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## 概述
计算机视觉Computer Vision是人工智能的重要分支领域它关注于如何使计算机“看”懂图像或视频内容并从中提取有用信息对视觉数据进行处理和理解。随着深度学习技术的兴起计算机视觉领域取得了显著进步在图像分类、目标检测、图像分割等任务上取得了突破性的成果。本文将从基本概念、常见任务、关键技术等方面入门计算机视觉帮助读者了解这一领域的基础知识和最新进展。
## 基本概念
在介绍计算机视觉之前我们需要了解一些基本的图像处理概念。
### 数字图像
在计算机中图像是由像素pixel组成的矩阵表示的。每个像素都有自己的位置坐标和灰度值或颜色值。例如一张 $m \times n$ 的灰度图像可以表示为一个 $m \times n$ 的矩阵 $I$其中 $I(i, j)$ 表示坐标为 $(i, j)$ 的像素的灰度值。
### 图像采集
图像采集是指将真实世界的场景或物体转换为数字图像的过程。这个过程通常由照相机或扫描仪完成。照相机通过镜头将光线投射到传感器上每个传感器单元对应一个像素记录该位置的光线强度。扫描仪则通过光源照射到物体上反射光线被传感器接收从而获取图像信息。
### 图像增强
图像增强是指对图像进行处理以提高图像质量或突出某些特征的过程。常见的图像增强方法包括灰度变换、对比度调整、滤波等。例如我们可以使用直方图均衡化算法来增强图像的对比度使图像中的细节更加明显。
### 图像滤波
图像滤波是指对图像进行平滑或锐化处理以去除噪声或增强边缘等。常用的滤波方法包括线性滤波和非线性滤波。例如我们可以使用高斯滤波来减少图像中的噪声使图像更加平滑。
## 常见任务
计算机视觉领域涉及多种任务以下是一些常见的任务。
### 图像分类
图像分类是指对给定图像进行分类预测其所属类别。例如判断一张图像中包含的是猫还是狗。这个任务通常使用卷积神经网络Convolutional Neural Network, CNN来完成。CNN 通过学习图像中的特征可以对图像进行分类。
### 目标检测
目标检测是指在给定图像中检测出特定目标的位置和类别。例如在图像中检测出所有的人脸并标注其位置。这个任务通常使用基于 CNN 的检测器来完成如 Faster R-CNN、YOLO 等。这些检测器可以同时预测目标的位置和类别。
### 图像分割
图像分割是指将图像中的感兴趣区域从背景中分离出来的任务。例如给一张医学图像需要分离出肿瘤区域。这个任务通常使用全卷积网络Fully Convolutional Network, FCN来完成。FCN 可以为图像中的每个像素预测类别从而实现图像分割。
### 物体识别
物体识别是指识别图像中特定物体的任务。它不仅需要检测到物体还需要对物体进行识别和分类。例如在图像中识别出特定的品牌商标。这个任务通常需要结合目标检测和图像分类技术来完成。
### 图像生成
图像生成是指使用计算机生成新的图像。例如生成以假乱真的人物图像。这个任务通常使用生成式模型来完成如变分自编码器Variational Autoencoder, VAE和生成式对抗网络Generative Adversarial Network, GAN。这些模型可以学习数据的分布并生成新的样本。
## 关键技术
计算机视觉领域的发展离不开一些关键技术。以下是一些常见技术。
### 卷积神经网络
卷积神经网络CNN是计算机视觉领域最常用的技术。它通过卷积层、池化层等结构学习图像中的特征具有平移不变性、局部连接等特性非常适合处理图像数据。CNN 可以自动学习图像中的特征表示因此能够在图像分类、目标检测等任务中取得优异的表现。
### 深度学习
深度学习是指使用多层神经网络学习数据表示的技术。它通过层层堆叠的结构学习数据的分布能够自动从原始数据中提取特征。深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性的成果使图像分类、目标检测等任务的准确率大幅提升。
