计算机视觉（Computer Vision, CV） 是人工智能（AI）和图像处理（Image Processing）的交叉学科。
简单来说，它的目标是赋予计算机“看”和“看懂”的能力，使其能够像人类眼睛一样捕捉视觉信息，并像大脑一样理解和处理这些信息。
以下是关于计算机视觉的详细介绍：
1. 核心定义与目标
计算机视觉的定义经历了从简单到深刻的演变：
- 基础定义：最初被定义为“给计算机装上眼睛（摄像头）和大脑（算法）”。
- 本质目标：从二维数字图像或视频中恢复三维世界的信息，并理解其语义。
- 人机协作：它不仅是模仿人眼，还旨在超越人类的视觉局限，实现高速度、高精度和大规模的视觉信息处理。
2. 关键技术演变
计算机视觉的发展可以分为三个阶段，每个阶段都有代表性的技术和里程碑：
| 阶段 | 时间 | 代表技术 | 主要特征 |
|---|---|---|---|
| 早期阶段 | 1950s-1970s | 边缘检测、阈值分割 | 主要基于经典算法（如Canny边缘检测），处理能力有限。 |
| 机器学习时代 | 1990s-2010s | SIFT、HOG、支持向量机 (SVM) | 通过特征提取（如SIFT）和传统分类器（如SVM）进行图像分类和检测。 |
| 深度学习革命 | 2010s至今 | 卷积神经网络 (CNN)、Vision Transformer (ViT) | 端到端学习：直接从原始像素学习特征，性能大幅提升。ResNet、YOLO、Mask R-CNN等模型主导了大部分任务。 |
3. 核心任务与应用
计算机视觉涵盖了从简单到复杂的多种任务，应用广泛。
3.1 核心任务
- 图像分类 (Classification)：判定图像属于哪一类（如猫、狗）。这是最基础的任务。
- 目标检测 (Detection)：不仅识别物体，还要定位它们（画出边框）。
- 图像分割 (Segmentation)：
- 姿态估计 (Pose Estimation)：识别人体或动物的关键点（如关节位置）。
- 三维重建 (3D Reconstruction)：根据二维图片重建三维模型。
- 视觉问答 (VQA)：回答关于图像的自然语言问题。
3.2 典型应用场景
- 自动驾驶：识别行人、车辆、交通标志，实时决策。
- 医疗影像：分析X光片、CT扫描，辅助诊断疾病。
- 工业检测：生产线上的缺陷检测、机器人抓取定位。
- 安防监控：人脸识别、异常行为检测。
- 娱乐媒体：内容推荐、图像风格迁移、自动生成艺术作品。
4. 发展挑战
尽管技术进步迅速，计算机视觉仍面临以下挑战：
- 数据需求：深度学习模型通常需要大量标注数据（数据集）进行训练，且获取这些数据成本高。
- 跨域适应：模型在训练环境外（不同光照、天气、摄像头）下的表现往往下降（跨域泛化问题）。
- 可解释性：深度网络往往像“黑盒子”，难以解释为什么做出某个判断（可解释性AI是研究热点）。
总结
计算机视觉正从“看见”迈向“看懂”，并在自动驾驶、医疗健康、工业自动化等领域发挥着越来越重要的作用。随着算法的进步和算力的提升，它正在重塑我们与世界交互的方式。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！