計算機視覺是人工智能的一個領域，專注于教計算機解釋和理解視覺世界。它涉及使用算法、深度學習模型和其他技術使機器能夠識別圖像或視頻中的對象。計算機視覺可用于各種任務，如面部識別、目標檢測、圖像分割、運動估計和跟蹤等。

重要性

計算機視覺的重要性在于，它能夠在沒有任何人為干預的情況下，根據(jù)所看到的內(nèi)容做出決策。

例如，如果你正在制造一輛自動駕駛汽車，那么你就需要計算機視覺技術，以便自動檢測障礙物并采取適當?shù)男袆樱�比如在需要時減速或停止。同樣，如果你希望家中或辦公室的安全系統(tǒng)自動化，那么計算機視覺也會派上用場，它可以識別有進入權限的人的臉，而拒絕那些沒有權限的人進入。

關于Python

Python 是機器學習項目中最流行的編程語言之一，因為與 Java 和 C＋＋ 等其他編程語言相比，它簡單易讀。Python 附帶了許多可以加快開發(fā)速度的庫，其中一些重要的庫是OpenCV、TensorFlow、PyTorch 等，它們專門用于圖像處理相關任務。

本文旨在向初學者介紹這一領域，為他們提供有關涉及圖像的機器學習應用程序背后概念的基本知識，并從高層次的角度深入了解這些庫如何在底層協(xié)同工作，以便他們在閱讀本文后輕松開發(fā)自己的項目。

計算機視覺背景發(fā)展

近年來，隨著可用于面部識別或自動駕駛系統(tǒng)等對象識別任務的深度學習算法的發(fā)展，計算機視覺得到了顯著發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 （CNN） 的使用使研究人員能夠開發(fā)強大的模型，即使使用少量訓練數(shù)據(jù)也能準確識別圖像——這一過程稱為遷移學習。與支持向量機或決策樹等傳統(tǒng)機器學習方法相比，這進一步提高了其準確性和性能水平。

應用

計算機視覺的應用范圍廣泛而多樣：

醫(yī)學診斷工具，如 X 射線成像分析軟件安全措施，例如生物特征認證系統(tǒng)通過機器人手臂控制程序實現(xiàn)工業(yè)自動化娛樂技術，如增強現(xiàn)實游戲或零售店的虛擬試衣間

所有這些都嚴重依賴計算機視覺技術！

此外，許多公司使用此技術通過使用圖像處理技術（例如文本檢測／識別和光學字符讀�。∣CR））來自動化其業(yè)務流程。這些自動化解決方案有助于降低成本，同時提高全球多個行業(yè)的效率。

計算機視覺 Python 中的基本概念Python 中的圖像表示

圖像表示是將數(shù)字圖像存儲在存儲器中供計算機系統(tǒng)使用的過程。它涉及將圖像中的視覺數(shù)據(jù)轉換為數(shù)值，這些數(shù)值可以使用算法或其他軟件工具進行操作或分析。

這里的目標是在圖像中創(chuàng)建對象的表示，這樣機器就可以更容易地理解這些對象，從而允許人類使用計算機對數(shù)目巨大的對象進行管理。

Python圖像處理

圖像處理是指用于處理數(shù)字圖像的技術，其目的是提高圖像質(zhì)量或從中提取有用信息，例如識別邊緣或紋理等特征，以便在稍后進行特征提取任務時更好地對這些圖像中的對象進行分類（見下文）。

圖像處理通常包括降噪（平滑粗糙區(qū)域）、對比度增強（使黑暗部分更亮）、色彩校正／平衡（調(diào)整色調(diào)）等操作，所有這些操作的復雜程度各不相同，這取決于與計算機視覺技術相關的項目在開發(fā)周期中的任何特定時刻所需要的內(nèi)容。

特征檢測與提取

它具體指的是當試圖識別圖像中的模式時所采用的方法，無論是通過人工手段，還是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的自動化方法。

人工手段是指：通過人工干預，專家手動概述感興趣的區(qū)域，然后將其輸入到機器學習模型中，以根據(jù)預先提供的示例訓練來識別某些特征

自動化方法是指機器能夠自動檢測輸入中存在的各種類型的特征，例如面部、眼睛等。

這兩種策略都用于相同的目的，即提供可靠的來源和數(shù)據(jù)，以進一步分析下游過程，從而使最終用戶能夠快速準確地獲得結果。

使用 Python 進行計算機視覺最佳計算機視覺庫 Python

第一步是安裝必要的庫：Numpy、Matplotlib 和 OpenCV。安裝這些包可以通過你計算機的包管理器或直接從他們的網(wǎng)站下載它們來完成。在系統(tǒng)上安裝所有這些包后，你就可以開始使用 Python 編寫計算機視覺任務的代碼。

在 Python 中加載圖像

接下來我們將看看使用 python 加載圖像，以便它們可以處理各種任務，例如對象檢測或面部識別。有多種方法可以實現(xiàn)這一點，包括將圖像文件讀入 NumPy 數(shù)組，或從給定的文件路徑字符串創(chuàng)建 OpenCV 實例。

Python 中的圖像處理

最后，讓我們談談如何使用一些基本操作（例如過濾和增強技術）來處理加載的圖像數(shù)據(jù)，這些操作允許我們對最終產(chǎn)品進行更多的控制，而不是僅僅依靠原始像素值來提供訪問。

過濾技術涉及應用某些算法來修改每個單獨的像素值，而增強技術通常指在保存編輯會話期間所做的任何更改之前，在現(xiàn)有圖片幀本身內(nèi)銳化細節(jié)。

通過將這兩種策略結合在一起，用戶可以獲得更大的權力來決定他們在完成各自的項目后，最終會獲得什么樣的輸出結果。

使用 Python 的計算機視覺應用對象識別

對象識別是一種基于 AI 的技術，可根據(jù)形狀或顏色等特征識別圖像或視頻中的對象。該技術已應用于許多領域，例如出于安全目的的面部識別、使用條形碼或二維碼自動識別零售店的產(chǎn)品、自動駕駛汽車識別道路上的障礙物等。

例如：亞馬遜的“Just Walk Out”功能，它使用對象識別算法來檢測顧客從貨架上拿走的物品，這樣他們離開商店時就不需要排隊結賬了。

人臉檢測與識別

人臉檢測和識別是另一個 AI 應用程序，即使在低光照環(huán)境或由于戴眼鏡／帽子等造成的部分遮擋等具有挑戰(zhàn)性的條件下，它也能從數(shù)字圖像中以高精度識別人臉。它變得越來越流行，因為它使身份驗證過程比密碼／pin等傳統(tǒng)方法簡單得多。

人臉檢測和識別系統(tǒng)無處不在，解鎖智能手機（Apple 的 Face ID）、辦公室／建筑物的門禁系統(tǒng)、學校和大學的出勤監(jiān)控系統(tǒng)等等。

對象跟蹤

物體跟蹤是一種計算機視覺技術，它通過識別物體相對于其他元素的位置來跟蹤視頻幀中的物體。

例如，人們在商場走來走去，而購物中心監(jiān)控攝像頭分別跟蹤他們，而不會混淆誰是誰。

圖像分割涉及將圖像分解成其組成部分，即像素，以便可以根據(jù)不同的標準對每個部分進行分類——這有助于更有效地識別具有不同特征的區(qū)域，從而使與分析醫(yī)學掃描相關的任務更加容易。

例如，放射科醫(yī)生在 MRI 掃描中使用分割技術來更好地分析腫瘤。

Python 中計算機視覺的優(yōu)勢與 C＋＋ 或 Java 等其他語言相比，易于使用。只需幾行代碼，你就可以快速輕松地創(chuàng)建復雜的算法，而無需學習復雜的語法或從頭開始編寫冗長的程序。有許多包含預寫函數(shù)的庫可用，這些函數(shù)允許開發(fā)人員專注于項目背后的邏輯，而不是每次需要在程序中實現(xiàn)新內(nèi)容時都花時間從頭開始編寫代碼，從而使開發(fā)變得更加簡單。Python 中計算機視覺的缺點

但是，將 Python 用于計算機視覺項目時也存在一些限制；一個是速度，因為它是一種解釋型語言，因此執(zhí)行時間往往比編譯語言（如 C＋＋ 或 Java）慢，這可能會影響大型項目的性能，其中需要在實時場景中快速處理大量數(shù)據(jù)點，例如機器人控制系統(tǒng)，在這種情況下，每毫秒對系統(tǒng)自身實現(xiàn)的總體精度水平都有影響。

另一個限制是由于其動態(tài)類型檢查而難以調(diào)試某些錯誤，與 Java 等靜態(tài)類型語言相比，乍一看更難追蹤，如果在運行時發(fā)生任何意外行為，編譯器會立即拋出錯誤，以幫助查明更快地解決問題，從而節(jié)省寶貴的開發(fā)時間。

結論

本文為讀者提供了全面的指南，幫助他們了解基礎知識并開始從事計算機視覺項目。它將為你提供一個良好的基礎，以進一步探索深入機器學習和人工智能的迷人世界。

       原文標題 : 2023 最新計算機視覺學習路線（入門篇）