cv是什么意思(cv是什么意思计算机)燃爆了

本文将介绍计算机视觉的基本概念、实现原理、8个任务和 4 个生活中常见的应用场景。人的大脑皮层， 有差不多 70% 都是在处理视觉信息。

 

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支它的目的是：看懂图片里的内容本文将介绍计算机视觉的基本概念、实现原理、8 个任务和 4 个生活中常见的应用场景计算机视觉为什么重要？。

人的大脑皮层， 有差不多 70% 都是在处理视觉信息 是人类获取信息最主要的渠道，没有之一在网络世界，照片和视频（图像的集合）也正在发生爆炸式的增长！下图是网络上新增数据的占比趋势图灰色是结构化数据，蓝色是非结构化数据（大部分都是图像和视频）。

可以很明显的发现，图片和视频正在以指数级的速度在增长

而在计算机视觉出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。一张图片对于机器只是一个文件。机器并不知道图片里的内容到底是什么，只知道这张图片是什么尺寸，多少MB，什么格式的。

如果计算机、人工智能想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图片！这就是计算机视觉要解决的问题什么是计算机视觉 – CV？计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它要解决的问题就是：看懂图像里的内容比如：图片里的宠物是猫还是狗？

图片里的人是老张还是老王？这张照片里，桌子上放了哪些物品？

计算机视觉的原理是什么？目前主流的基于深度学习的机器视觉方法，其原理跟人类大脑工作的原理比较相似人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。

机器的方法也是类似：构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类。

计算机视觉的2大挑战对于人类来说看懂图片是一件很简单的事情，但是对于机器来说这是一个非常难的事情，说 2 个典型的难点：特征难以提取同一只猫在不同的角度，不同的光线，不同的动作下像素差异是非常大的就算是同一张照片，旋转90度后，其像素差异也非常大！。

所以图片里的内容相似甚至相同，但是在像素层面，其变化会非常大这对于特征提取是一大挑战需要计算的数据量巨大手机上随便拍一张照片就是1000*2000像素的每个像素 RGB 3个参数，一共有1000 X 2000 X 3=6,000,000。

随便一张照片就要处理 600万 个参数，再算算现在越来越流行的 4K 视频就知道这个计算量级有多恐怖了

CNN 解决了上面的两大难题CNN 属于深度学习的范畴，它很好的解决了上面所说的2大难点：CNN 可以有效的提取图像里的特征CNN 可以将海量的数据（不影响特征提取的前提下）进行有效的降维，大大减少了对算力的要求

CNN 的具体原理这里不做具体说明，感兴趣的可以看看《一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）》计算机视觉的 8 大任务

图像分类图像分类是计算机视觉中重要的基础问题。后面提到的其他任务也是以它为基础的。举几个典型的例子：人脸识别、图片鉴黄、相册根据人物自动分类等。

目标检测目标检测任务的目标是给定一张图像或是一个视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。

语义分割它将整个图像分成像素组，然后对像素组进行标记和分类语义分割试图在语义上理解图像中每个像素是什么（人、车、狗、树…）如下图，除了识别人、道路、汽车、树木等之外，我们还必须确定每个物体的边界

实例分割除了语义分割之外，实例分割将不同类型的实例进行分类，比如用 5 种不同颜色来标记 5 辆汽车我们会看到多个重叠物体和不同背景的复杂景象，我们不仅需要将这些不同的对象进行分类，而且还要确定对象的边界、差异和彼此之间的关系！。

视频分类与图像分类不同的是，分类的对象不再是静止的图像，而是一个由多帧图像构成的、包含语音数据、包含运动信息等的视频对象，因此理解视频需要获得更多的上下文信息，不仅要理解每帧图像是什么、包含什么，还需要结合不同帧，知道上下文的关联信息。

人体关键点检测体关键点检测，通过人体关键节点的组合和追踪来识别人的运动和行为，对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。在 Xbox 中就有利用到这个技术。

场景文字识别很多照片中都有一些文字信息，这对理解图像有重要的作用场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程停车场、收费站的车牌识别就是典型的应用场景。

目标跟踪目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。传统的应用就是视频和真实世界的交互，在检测到初始对象之后进行观察。无人驾驶里就会用到这个技术。

CV 在日常生活中的应用场景计算机视觉的应用场景非常广泛，下面列举几个生活中常见的应用场景门禁、支付宝上的人脸识别停车场、收费站的车牌识别上传图片或视频到网站时的风险识别抖音上的各种道具（需要先识别出人脸的位置）。

这里需要说明一下，条形码和二维码的扫描不算是计算机视觉。这种对图像的识别，还是基于固定规则的，并不需要处理复杂的图像，完全用不到 AI 技术。