小白入门必学 | 一文带你快速了解计算机视觉( 二 ) _视觉

由于计算机视觉技术具有非接触、获得信息量大、作用距离远等特点，特别是随着计算机图像处理技术的不断发展，近几十年来,它在工业、农业、科学研究、军事等方面都获得了十分广泛的应用。下面主要介绍一下计算机视觉技术在工业检测中的应用概况。
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3.计算机视觉系统
计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。有些是独立工作的，用于解决具体的测量或检测问题；也有些作为某个大型复杂系统的组成部分出现，比如和机械控制系统，数据库系统，人机接口设备协同工作。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。
尽管如此，有些功能却几乎是每个计算机系统都需要具备的：

文章插图
（1）图像获取：一幅数字图像是由一个或多个图像感知器产生，这里的感知器可以是各种光敏摄像机，包括遥感设备， X射线断层摄影仪，雷达，超声波接收器等。去绝不与同的感知器，产生的图片可以是普通的二维图像，三维图组或者一个图像序列。图片的像素值往往对应于光在一个或多个光谱段上的强度（灰度图或彩色图），但也可以是相关的各种物理数据，如声波，电磁波或核磁共振的深度，吸收度或反射度。
（2）预处理：在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。例如：二次取样保证图像坐标的正确，平滑去噪来滤除感知器引入的设备噪声，提高对比度来保证实现相关信息可以被检测到，调整尺度空间使图像结构适合局部应用
（3）特征提取：从图像中提取各种复杂度的特征。例如：线，边缘提取；局部化的特征点检测如边角检测，斑点检测；更复杂的特征可能与图像中的纹理形状或运动有关。
（4）检测/分割：在图像处理过程中，有时会需要对图像进行分割来提取有价值的用于后继处理的部分，例如筛选特征点；分割一或多幅图片中含有特定目标的部分。
（5）高级处理：到了这一步，数据往往具有很小的数量，例如图像中经先前处理被认为含有目标物体的部分。这时的处理包括：验证得到的数据是否符合前提要求；估测特定系数，比如目标的姿态，体积；对目标进行分类。
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4.计算机视觉的发展趋势
目前我国计算机视觉还未进入技术发展的下半场，未来随着计算机视觉技术在人脸识别上性能的不断突破，限定场景识别准确率将不断提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。整体而言，计算机视觉技术要想更好的实现应用落地，需要在对具体业务场景的理解之上进行针对性开发，以提供更加全面、及时的服务，这要求计算机视觉企业未来在重视前沿算法研发的同时，需要进一步加强算法和商业应用的融合。此外，随着我国人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。未来医疗影像、智慧物流、工业制造、批发零售等创新应用领域也将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。