什么是计算机视觉?它能做什么?应用场景是啥? - 知乎

1. 什么是计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它是研究计算机如何获取、处理、分析和理解数字图像的技术。简单来说,计算机视觉的研究者试图让计算机拥有像人类一样感知视觉世界并从图像中了解场景和环境的能力。

计算机视觉的主要研究内容包括:

1. 图像分类

将图像分类到不同的类别,如狗、猫、花等类别。这是计算机视觉的最基本任务。

2. 物体检测

在图像中检测不同的物体实例,并给出其边界框和类别标签。这是计算机视觉最主要的研究方向之一。

3. 图像分割

将图像分割成不同的区域,并对每个像素赋予相应的类别标签,实现像素级的分类。这也是计算机视觉的重要研究内容。

4. 目标跟踪

在视频序列中追踪特定目标的运动轨迹。这需要综合图像分类、检测和分割的技术。

5. 场景理解

从一张图像中解析场景中对象之间的关系,理解图像所概括的场景语义。这是计算机视觉的最高级任务,难度最大。

6. 其他

还包括3D图像理解、图像检索、图像匹配和配准、光流计算等内容。

计算机视觉的主要研究手段是机器学习,特别是深度学习。它利用大量的数据集和计算资源,让计算机学会从图像的像素层面理解高层的语义概念。计算机视觉已经在许多领域得到广泛应用,如驾驶辅助、医疗影像、安防监控、机器人视觉等。

未来,计算机视觉将实现更深入的对场景和环境的理解,并在更为广泛复杂的应用场景中发挥关键作用。它必将成为人工智能产业发展的重要技术与驱动力量之一。

2. 计算机视觉入门

计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它致力于让计算机拥有视觉识别和理解的能力。

2.1. 基本概念

图像、视频、特征、目标跟踪、图像分类、物体检测、语义分割等。这些是计算机视觉最基本也最核心的概念与任务。

2.1.1. 图像

计算机视觉的基本研究对象是数字图像,它由像素矩阵构成,每个像素代表图像上的一个点。图像可以是二维灰度图像或三维RGB彩色图像。

2.1.2. 特征

图像特征是从图像中提取的有代表性的信息,如颜色、纹理、形状等。常用的特征提取方法有SIFT、HOG、LBP等。特征用于图像的匹配、分类、检测和分割等任务。

2.1.3. 目标跟踪

跟踪图像或视频序列中目标对象的位置和运动轨迹。它需要在连续帧之间匹配相同目标的特征,并预测目标在下一帧的位置。目标跟踪是计算机视觉的基本问题之一。

2.1.4. 图像分类

将图像分类到不同的类别,如狗、猫、人等。它利用机器学习技术训练一个分类器,然后对新图像进行预测和分类。图像分类是计算机视觉最基本的任务。

2.1.5. 物体检测

在图像中检测不同类别的物体实例,并给出其边界框和类别标签。它需要判断图像中是否存在感兴趣的目标,如果存在,则给出其精确位置和类别。物体检测是计算机视觉最主要的研究方向之一。

2.1.6. 语义分割

将图像中的每个像素赋予相应的类别标签,实现像素级的分类。它可以得到与物体检测等级细致的场景分割结果,是计算机视觉重要的研究内容。

2.1.7. 场景理解

从图像中解析场景中对象之间的关系,理解图像所概括的整个场景。它需要综合多种视觉技术才能实现,是计算机视觉最高级的研究目标,也是最具挑战性的任务。

2.1.8. 深度学习

运用深度神经网络实现图像的自动学习与理解。深度学习技术使得计算机视觉取得了突破性进展,几乎所有的视觉任务都使用深度学习实现,它是计算机视觉最主要的技术手段与工具。

2.2. 典型算法

SIFT、HOG、HAAR、LBP等特征提取算法;SVM、CNN等机器学习模型;IOU、NMS等用于目标跟踪与检测的算法。

2.2.1. SIFT算法

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法用于特征提取,它可以检测图像中的局部特征,并描述特征点附近的纹理信息。SIFT算法具有尺度不变性,可以实现图像匹配、目标跟踪、分类等任务。它是最经典和成功的特征提取算法之一。

2.2.2. HOG算法

HOG(Histogram of Oriented Gradients)算法通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构造特征。它常用于目标检测和人体检测等任务,并且具有很强的描述能力和不变性。HOG特征与SVM结合可以实现很高的检测精度。

2.2.3. HAAR特征

HAAR特征通过计算相邻矩形区域像素值的差来捕捉目标的局部特征。它主要用于人脸检测,与AdaBoost分类器结合可以实现实时高精度的人脸检测。HAAR特征计算简单但表达能力强,是最早成功的面部特征之一。

2.2.4. LBP算法

LBP(Local Binary Patterns)算法通过比较图像每个像素与周围像素的值来得到二进制模式,并使用一定的统计手法从这些模式中提取特征。LBP特征具有旋转不变性,适用于纹理分析与人脸识别等任务。它是一种简单有效的特征提取方法。

2.2.5. SVM算法

SVM(Support Vector Machine)是一种经典的机器学习分类方法。它可以实现图像分类、目标检测等任务。SVM通过寻找最大差距将不同类样本划分开来,并使用核技巧实现非线性分类。SVM结合SIFT、HOG等特征可以达到很高的视觉检测精度。

2.2.6. CNN网络

CNN(Convolutional Neural Network)是一种自学习的深度神经网络,通过卷积、池化和全连接层实现对图像的特征抽取和分类。CNN的提出使得目标检测、语义分割和场景分类等高级视觉任务得以实现,它是计算机视觉最主要和成功的机器学习模型之一。

2.2.7. IOU算法

IOU(Intersection over Union)算法用于比较目标检测算法的预测框和真实框的重叠度,以评估检测算法的精度。IOU值越大,重叠度越高,检测效果越好。IOU是目标检测中最常用的评价标准之一。

2.2.8. NMS算法

NMS(Non-Maximum Suppression)算法用于过滤物体检测中过度预测的边界框。它会在所有预测框中找到属于同一目标的框,并保留得分最高的框,过滤其余框。NMS可以有效减少重复检测和提高检测精度。它常与锚框和SSD算法结合使用。

2.2.9. 锚框算法

锚框算法会在图像上定义不同形态和大小的锚框,并预测每个锚框内是否存在目标以及其类别和边界框回归参数。然后通过NMS筛选最终的预测结果。锚框算法可以灵活检测不同尺度的目标,常用于SSD和Faster R-CNN等检测模型。

2.2.10. SSD算法

SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法是一个实时目标检测算法。它利用锚框和卷积神经网络在一步中完成目标的分类和边界框回归,可以快速高精度检测多尺度目标。SSD算法结构简单,易于训练和部署,目前是最流行高性能的检测模型之一。

2.2.11. R-CNN算法

R-CNN系列算法是目标检测的先驱,包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。它们使用区域提议算法发现感兴趣区域,然后利用CNN提取特征并送入SVM或Softmax分类器实现目标检测。Faster R-CNN算法是目前最高精度的通用目标检测模型之一,但速度较慢。

2.2.12. YOLO算法

YOLO(You Only Look Once)算法是一个实时目标检测算法。不同于R-CNN系列算法,YOLO算法只需要一步即可完成目标检测。它利用卷积神经网络将图像划分为网格,每个网格负责预测属于该网格的目标。YOLO算法速度极快,可以达到每秒45帧的检测速度,是最成功的实时检测模型。

2.3. 机器学习模型

SVM、决策树、贝叶斯分类器是传统机器学习模型;CNN、RNN是深度学习模型,在视觉任务中广泛应用。

2.3.1. SVM

SVM(支持向量机)是一种经典的机器学习分类模型。它通过寻找最大间隔超平面将不同类别的样本点划分开来实现分类。SVM可以用于图像分类和目标检测等任务,它具有很强的泛化能力,可以处理高维空间的分类问题。

2.3.2. 决策树

决策树是一种基于特征选择的分类器。它通过构造树状结构,从根节点开始,根据特征的值对样本进行分类和划分,直到达到叶节点。决策树算法简单易理解,可以处理多类别分类问题,常用于图像分类和物体检测。

2.3.3. 随机森林

随机森林由多个决策树组成,每个决策树的训练都有一定的随机性。它通过融合多个决策树的预测结果来提高分类精度和泛化能力。随机森林算法对参数不太敏感,可以有效避免过拟合,是一种准确高效的分类方法,广泛用于各种机器学习任务。

2.3.4. 贝叶斯分类器

贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件概率来实现分类。它可以在没有大样本数据集的条件下给出较为可靠的分类结果。贝叶斯分类器算法简单,训练和分类速度快,功能十分稳定,但对特征的假设比较严格,分类精度可能受影响。

2.3.5. CNN

CNN(卷积神经网络)是一种自学习的深度神经网络,通过卷积、池化和全连接层逐步抽取图像的高层特征并实现分类。CNN具有特征学习和分类判断的双重能力,成功应用于图像分类、物体检测、语义分割和目标跟踪等各种视觉任务。CNN的出现使得计算机视觉取得了极大突破,它是最主要和成功的机器学习模型之一。

2.3.6. RNN

RNN(递归神经网络)是一种能够处理序列数据的深度神经网络。它的循环结构能够记忆历史信息,利用历史上下文来预测当前输出。RNN可用于图像描述、场景文本生成、视频分类等需要理解序列关系的任务。LSTM和GRU是RNN的变种,具有更长的记忆时间,更广泛的应用。

2.4. 深度学习网络

LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet、FPN、Mask RCNN等是计算机视觉常用的深度学习网络结构。

2.4.1. LeNet

LeNet是最早的卷积神经网络,于1998年提出。它由卷积层、池化层和全连接层组成,可用于手写数字分类等简单视觉任务。LeNet证明了卷积网络在图像分类上的效果,开创了CNN在计算机视觉的应用。

2.4.2. AlexNet

AlexNet于2012年提出,得到ImageNet图像分类挑战赛冠军。它是第一个成功应用于大规模视觉识别任务的CNN,AlexNet有8层网络结构,包含卷积层、池化层、Dropout和全连接层。AlexNet的成功标志着深度学习在计算机视觉的兴起。

2.4.3. VGGNet

VGGNet于2014年提出,是Oxford的VGG研究小组提出的模型。它使用只包含3x3小卷积核的网络,网络较深,有16-19层。VGGNet在ImageNet上取得很高的分类精度,证明网络深度对视觉任务的重要性,它已成为CNN的经典网络结构之一。

2.4.4. GoogLeNet

GoogLeNet于2014年提出,得到ImageNet挑战赛冠军。它使用了inception模块实现网络的深化与扩展。GoogLeNet包含22层网络,利用1x1卷积实现降维,3x3和5x5卷积获得多尺度特征,具有较高的分类精度和计算效率。

2.4.5. ResNet

ResNet于2015年提出,赢得ImageNet检测与分类挑战赛冠军。它通过 shortcut连接实现网络的深度增长,解决了网络加深带来的精度下降问题。ResNet包含152层,是目前最深的CNN之一,在多种视觉任务上都取得了最高精度,是计算机视觉最成功的网络结构。

2.4.6. DenseNet

DenseNet于2017年提出,通过密集连接将每个层的特征映射连接到网络的所有后续层,实现特征的最大复用。DenseNet可以极大降低参数量,提高计算效率,在ImageNet上达到最高分类精度。它证明密集连接的效果,是CNN的又一重要网络结构。

2.5. 数据集

数据集是实现计算机视觉的基础,不同的数据集可用于不同的视觉任务与学习,MNIST、CIFAR、ImageNet是常用的图像数据集;COCO是目标检测与语义分割的标准数据集。

2.5.1. MNIST

MNIST包含7万张手写数字图像,每个图像由28x28像素构成。它常用于手写数字识别和CNN结构实验。MNIST是计算机视觉入门级的简单数据集,很适合初学者练手。

2.5.2. CIFAR

CIFAR数据集包含6万张32x32的彩色图像,分为CIFAR-10和CIFAR-100两个子集。CIFAR-10有10类,CIFAR-100有100类。CIFAR常用于图像分类任务,检验机器学习与CNN模型的效果。它是计算机视觉中比较常用的中等难度数据集。

2.5.3. ImageNet

ImageNet包含1400万张图像,涵盖22000个类别。它包含对象中心、细粒度和场景级三个关键的图像分类数据集,是计算机视觉中最具挑战性的大规模数据集。ImageNet用于训练CNN模型并进行模型评测,几乎所有的深度学习模型都在此数据集上完成实验检验。

2.5.4. Pascal VOC

Pascal VOC包含对象分类、检测、分割等图像数据集,覆盖20个类别的离散对象,一共2万余张图像。它是物体检测与语义分割的经典数据集,常用于训练检测、分割模型并评估算法效果。Pascal VOC数据集难度中等,涵盖的类别相对集中。

2.5.5. MS COCO

MS COCO是计算机视觉的大规模数据集,包含对日常对象等330万张图像的详细标注,覆盖91种对象类别。它包含物体检测、分割、关键点检测等数据,是研究目标检测、场景理解最广泛使用的标准数据集之一。MS COCO数据集难度较大,用于训练和测试高级机器学习模型。

2.5.6. Places

Places数据集包含400万张场景图像,覆盖365种 indoor与outdoor场景。它用于场景分类、识别和理解,训练和测试 CNN在复杂场景下的表现。Places数据集是计算机视觉中较新的数据集,难度较大,主要用于场景相关的学习与研究领域。

2.6. 应用领域

计算机视觉技术已经在许多领域得到广泛应用,包括图像分类与标注、物体检测、文本识别、人脸识别、场景分割、自动驾驶等。

2.6.1. 自动驾驶

计算机视觉用于检测车道线、交通信号、车辆和行人等,理解场景并作出响应,实现自动驾驶。它需要物体检测、跟踪、分类和分割等技术,是计算机视觉应用的前沿与难点。

2.6.2. 医学影像

计算机视觉用于检测和诊断疾病,分析CT、MRI等医学扫描图像,实现计算机辅助诊断。它需要识别人体解剖结构、器官和病灶,对医疗资源与治疗方案的分配具有重要作用。

2.6.3. 安防监控

计算机视觉用于检测特定目标如人脸、车牌等,追踪并分析可疑目标,实现视频监控与警戒。它需要在复杂场景下准确检测各类目标,并理解其活动规律,是智能安防的关键技术。

2.6.4. 机器人视觉

计算机视觉用于捕捉三维场景、建立环境地图、检测和识别各类对象,为机器人的自主导航与操作提供视觉信息。它需要从图像序列中重建三维空间,在动态场景下定位自身与目标物体,是机器人技术的重要组成部分。

2.6.5. 无人机视觉

计算机视觉用于探索环境、规划航线、避障和目标跟踪,实现无人机的自动驾驶与遥控。它需要从空中图像快速判断周围障碍与航线,准确锁定目标和计算自身位姿,对无人机操作具有关键作用。

2.6.6. 其他

计算机视觉还应用于手写体识别、产品质量检测、农业监测、车牌识别等其他领域。它的应用十分广泛,随着技术的发展其应用范围也在不断扩展, 计算机视觉已成为一种通用技能,对各行业都具有重要影响。

2.7. 开源框架

计算机视觉的学习离不开工程实现,而开源框架提供了便捷的开发环境,目前流行的来源框架包括TensorFlow、Keras、PyTorch、Caffe、MXNet等深度学习框架;OpenCV用于图像处理与算法实现。

2.7.1. OpenCV

OpenCV是计算机视觉的开源库,包含各种算法与模型。它提供了视频处理、图像处理、特征检测与识别等功能,支持C/C++、Python和Java等语言,是计算机视觉工程实现的首选框架。

2.7.2. TensorFlow

TensorFlow是Google开源的深度学习框架,广泛用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。它提供了CNN、RNN和GAN等深度学习模型,支持CNN在视觉领域的应用与开发,是深度学习工程最流行的框架之一。

2.7.3. PyTorch

PyTorch是Facebook开源的深度学习框架,也可用于视觉任务。与TensorFlow类似,它提供了丰富的深度学习模型和组件,但更加灵活易用,深受研究人员的喜爱。PyTorch与TensorFlow并驾齐驱,是深度学习开发环境的首选之一。

2.7.4. Keras

Keras是一种高层神经网络API,可以运行在TensorFlow、PyTorch和MXNet等深度学习框架之上。它提供了简单易用的接口构建和训练CNN、RNN和GAN等深度模型,降低了使用深度学习的门槛,深受初学者的青睐。Keras基于其他框架,但更加便捷,是深度学习的上手首选框架。

2.7.5. Caffe

Caffe是计算机视觉社区最早开源的深度学习框架,面向视觉任务的需求对CNN模型进行了优化。它同样提供了CNN、RNN和GAN等网络结构,曾广泛用于图像分类和物体检测,但近年使用率有所下降。Caffe在开创性上作出重大贡献,具有承先启后的地位。

2.7.6. MXNet

MXNet是 AWS 开源的深度学习框架,具有灵活的编程模型和高效的分布式训练能力。MXNet用于图像分类、物体检测和GAN的开发,它的Gluon API使得深度学习更加简易,具有很高的训练效率,适用于产业级别的应用开发。MXNet与其他框架并驾齐驱,但更加高效与优化。

这些开源框架降低了计算机视觉技术学习与应用的门槛,理解不同框架的特性与适用场景,可以帮助您选择最符合需求的工具。实践是获得技能与锻炼能力的最佳方式,我强烈建议下载这些框架并进行试用与项目实践。


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创建于: 2024-02-02 15:53:41
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