計算機(jī)視覺是人工智能的一個領(lǐng)域，專注于教計算機(jī)解釋和理解視覺世界。它涉及使用算法、深度學(xué)習(xí)模型和其他技術(shù)使機(jī)器能夠識別圖像或視頻中的對象。計算機(jī)視覺可用于各種任務(wù)，如面部識別、目標(biāo)檢測、圖像分割、運(yùn)動估計和跟蹤等。

重要性

計算機(jī)視覺的重要性在于，它能夠在沒有任何人為干預(yù)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(jī)視覺技術(shù)，以便自動檢測障礙物并采取適當(dāng)?shù)男袆�，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(jī)視覺也會派上用場，它可以識別有進(jìn)入權(quán)限的人的臉，而拒絕那些沒有權(quán)限的人進(jìn)入。

關(guān)于Python

Python 是機(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)任務(wù)。

本文旨在向初學(xué)者介紹這一領(lǐng)域，為他們提供有關(guān)涉及圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)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(jī)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(wù)的深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，計算機(jī)視覺得到了顯著發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 的使用使研究人員能夠開發(fā)強(qiáng)大的模型，即使使用少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)也能準(zhǔn)確識別圖像——這一過程稱為遷移學(xué)習(xí)。與支持向量機(jī)或決策樹等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，這進(jìn)一步提高了其準(zhǔn)確性和性能水平。

應(yīng)用

計算機(jī)視覺的應(yīng)用范圍廣泛而多樣：

醫(yī)學(xué)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(rèn)證系統(tǒng)通過機(jī)器人手臂控制程序?qū)崿F(xiàn)工業(yè)自動化娛樂技術(shù)，如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲或零售店的虛擬試衣間

所有這些都嚴(yán)重依賴計算機(jī)視覺技術(shù)！

此外，許多公司使用此技術(shù)通過使用圖像處理技術(shù)（例如文本檢測／識別和光學(xué)字符讀�。∣CR））來自動化其業(yè)務(wù)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(jī)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(jī)系統(tǒng)使用的過程。它涉及將圖像中的視覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值，這些數(shù)值可以使用算法或其他軟件工具進(jìn)行操作或分析。

這里的目標(biāo)是在圖像中創(chuàng)建對象的表示，這樣機(jī)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(jī)對數(shù)目巨大的對象進(jìn)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(shù)，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(jìn)行特征提取任務(wù)時更好地對這些圖像中的對象進(jìn)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(qiáng)（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(fù)雜程度各不相同，這取決于與計算機(jī)視覺技術(shù)相關(guān)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(dāng)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(luò)的自動化方法。

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

自動化方法是指機(jī)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(jìn)一步分析下游過程，從而使最終用戶能夠快速準(zhǔn)確地獲得結(jié)果。

使用 Python 進(jìn)行計算機(jī)視覺最佳計算機(jī)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(jī)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(jī)視覺任務(wù)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(wù)，例如對象檢測或面部識別。有多種方法可以實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，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(shí)例。

Python 中的圖像處理

最后，讓我們談?wù)勅绾问褂靡恍┗�本操作（例如過濾和增強(qiáng)技術(shù)）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(jìn)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(shù)涉及應(yīng)用某些算法來修改每個單獨(dú)的像素值，而增強(qiáng)技術(shù)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(xì)節(jié)。

通過將這兩種策略結(jié)合在一起，用戶可以獲得更大的權(quán)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(jié)果。

使用 Python 的計算機(jī)視覺應(yīng)用對象識別

對象識別是一種基于 AI 的技術(shù)，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(shù)已應(yīng)用于許多領(lǐng)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(jié)賬了。

人臉檢測與識別

人臉檢測和識別是另一個 AI 應(yīng)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(jī)（Apple 的 Face ID）、辦公室／建筑物的門禁系統(tǒng)、學(xué)校和大學(xué)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(jī)視覺技術(shù)，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(biāo)準(zhǔn)對每個部分進(jìn)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(xué)掃描相關(guān)的任務(wù)更加容易。

例如，放射科醫(yī)生在 MRI 掃描中使用分割技術(shù)來更好地分析腫瘤。

Python 中計算機(jī)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(fù)雜的算法，而無需學(xué)習(xí)復(fù)雜的語法或從頭開始編寫冗長的程序。有許多包含預(yù)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(shí)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(jī)視覺的缺點(diǎn)

但是，將 Python 用于計算機(jī)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(shí)時場景中快速處理大量數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如機(jī)器人控制系統(tǒng)，在這種情況下，每毫秒對系統(tǒng)自身實(shí)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(yùn)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(jié)論

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

       原文標(biāo)題 : 2023 最新計算機(jī)視覺學(xué)習(xí)路線（入門篇）