当前位置: 首页 > news >正文

第一讲,Opencv计算机视觉基础之计算机视觉概述

深度剖析计算机视觉:定义、任务及未来发展趋势

引言

计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的重要分支之一,旨在让机器通过视觉感知和理解环境。随着深度学习的快速发展,计算机视觉在自动驾驶、安防监控、医疗影像等多个领域得到了广泛应用。计算机视觉技术不仅仅在图像理解方面取得了突破性进展,更在改变着我们的生活方式和产业结构。本文将从计算机视觉的定义、核心任务和发展趋势三个方面深入探讨其理论基础和应用前景。

一、计算机视觉的定义及应用

1. 计算机视觉的定义

计算机视觉是研究如何使机器通过图像或视频来感知和理解世界的学科,其目标是将感知(Perception)转化为智能决策。简单来说,计算机视觉旨在通过模仿人类视觉系统的方式,让计算机能够实现“看见”和“理解”。

在数学上,计算机视觉问题可以视为一个从数据空间到特征空间映射的过程,利用图像或视频数据作为输入,经过特征提取、表示、分类等步骤,最终生成有意义的输出信息。常见的计算机视觉模型基于卷积神经网络(CNN)、视觉变换器(Vision Transformer, ViT)等,通过大量数据训练和优化来提高对视觉场景的理解能力 。

2. 计算机视觉的主要应用

(1) 自动驾驶

自动驾驶汽车的视觉系统承担着检测道路标志、识别行人、识别车辆和障碍物等任务,计算机视觉是自动驾驶中实现感知的重要工具之一。自动驾驶的视觉模块主要包括多目标检测、物体跟踪、路径规划等功能,这些技术必须实时高效地处理动态环境中的视觉信息,保证驾驶安全。

例如,特斯拉和Waymo等公司广泛使用计算机视觉技术来提高驾驶安全性。在这些系统中,卷积神经网络(CNN)和深度强化学习方法被应用于场景识别和路径规划,视觉系统通过分析多个摄像头获取的视频数据,构建周围环境的三维模型,实现车辆的自主行驶。

(2) 人脸识别

人脸识别技术已经广泛应用于各种场景,从个人设备的身份验证到公共场所的安全监控。现代人脸识别依赖于面部特征的深度学习模型,如 ResNet 或 ArcFace,通过大量样本学习并提取面部特征向量,实现对身份的高精度识别。人脸识别在便利与隐私保护之间存在争议,但无疑是计算机视觉成功应用的典范。

(3) 医学影像分析

计算机视觉在医学影像分析中展现了巨大的潜力,例如 X 光片、CT 扫描、核磁共振图像等。通过计算机视觉,医生可以更快速、更精确地检测病变部位,辅助诊断疾病。深度学习模型,如U-Net,被用于分割肿瘤区域,帮助医生更精确地制定治疗方案。

(4) 工业检测

在工业生产中,计算机视觉用于产品质量控制和自动化检测,通过摄像头获取产品图像并检测产品缺陷。高精度的视觉检测不仅能提高生产效率,还能大大降低人工检测的误差率。

二、计算机视觉的核心任务

计算机视觉包含多个核心任务,每个任务都面临着复杂的技术挑战,这些任务共同推动了计算机视觉的发展和应用。

1. 图像分类

定义:图像分类任务的目标是将输入的图像分配到一个特定的类别中。例如,将包含猫的图片分类为“猫”类。

挑战:图像分类的挑战主要包括类别的多样性和图像的复杂性,例如不同种类的猫有着不同的形态,并且同类物体在不同背景和光照条件下表现也会不同。深度卷积神经网络(CNN)极大地提升了图像分类的性能,其中 ResNet 等模型通过引入残差连接,减轻了网络层数增加所带来的梯度消失问题,使得更深的神经网络可以被有效训练。

应用场景:物体识别、场景分类、手写数字识别等。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array# 加载预训练的深度学习模型
model = load_model('path_to_model.h5')# 加载图像并进行预测
image = load_img('cat.jpg', target_size=(224, 224))
image = img_to_array(image) / 255.0
image = image.reshape(1, 224, 224, 3)# 预测类别
prediction = model.predict(image)
print("预测类别:", prediction)

2. 目标检测

定义:目标检测不仅要识别图像中的物体,还要精确定位每个物体的位置,通常通过边界框的方式进行标注。

技术挑战:目标检测需要在图像的不同区域进行多次分类和定位,因此计算复杂度很高,尤其是在实时应用中要求模型能够快速处理每一帧的输入。YOLO(You Only Look Once)系列模型通过将目标检测任务转化为回归问题,使得检测速度显著提升。Faster R-CNN 则通过 Region Proposal Network (RPN) 提高了物体检测的效率和准确率。

示例

目标检测的主要应用场景包括安防监控中的异常检测、自动驾驶中的行人检测等。在下图中,YOLO 模型在图像中检测出了所有的车辆和行人。

3. 语义分割

定义:语义分割是对图像中的每一个像素进行分类,以实现更细粒度的视觉分析。与目标检测不同,语义分割不仅要检测物体的位置,还要区分物体的边界。

应用:在自动驾驶中,语义分割用于区分道路、行人、建筑等不同类别的区域,帮助车辆更好地理解环境。

挑战:语义分割的主要挑战在于图像的高分辨率要求,以及对物体边缘的精细处理。深度学习中常用的 U-Net 和 DeepLab 等模型通过跳跃连接和空洞卷积技术来解决这些问题,从而实现高精度的像素级分割。

import cv2# 加载预训练的分割模型
model = cv2.dnn.readNet('path_to_segmentation_model.pb')# 加载图像并进行语义分割
image = cv2.imread('input.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(512, 512), swapRB=True)
model.setInput(blob)
output = model.forward()# 显示分割结果
cv2.imshow('Segmentation', output)
cv2.waitKey(0)

4. 姿态估计

定义:姿态估计用于检测人体的各个关节点位置,从而重构出人体的动作和姿势。它对于人体行为分析、体育运动跟踪和健康监测具有重要意义。

技术实现:姿态估计通常使用基于卷积神经网络的关键点检测模型,例如 OpenPose,它通过逐层提取人体特征来定位关键点。多视角结合和图像金字塔技术被用来提高姿态估计的精度。

三、计算机视觉的发展及未来趋势

  1. 深度学习与卷积神经网络的发展

深度学习,特别是卷积神经网络(CNN)的出现,使得计算机视觉任务的准确率大幅提升。诸如 ResNet、Inception、DenseNet 等模型不断突破图像分类和目标检测的性能极限。近年来,视觉变换器(Vision Transformer, ViT)通过将图像处理转化为序列处理任务,开创了视觉计算的新思路。

  1. 多模态学习与跨领域应用

多模态学习结合了图像、文本、语音等多种模态的信息,从而增强了模型对复杂场景的理解能力。比如,OpenAI 的 CLIP 模型将文本和图像联合训练,使得模型能够实现基于自然语言的图像检索与理解,这在人机交互中具有极大潜力。

  1. 自监督学习与表征学习

自监督学习通过设计代理任务(如图像旋转预测、颜色填充等)来从无标签数据中学习表征。Facebook AI Research 提出的 SimCLR、MAE 等方法,通过简单而有效的自监督方式,使得模型在小数据集上也能获得良好的性能表现。

  1. 高效模型与边缘计算

未来,计算机视觉将更多地应用在移动设备和边缘设备上,因此高效、低功耗的模型设计变得尤为重要。轻量化神经网络(如 MobileNet、EfficientNet)通过剪枝、量化等技术降低了模型的计算和存储需求,使得视觉算法能够在资源受限的设备上高效运行。

未来展望

三维视觉与多视角融合:未来的视觉系统将更多地涉及三维信息,如激光雷达数据和多视角立体视觉。通过结合深度学习和传统三维重建技术,计算机视觉在增强现实、虚拟现实中的应用将更加广泛。

生成式模型与视觉创作:生成对抗网络(GAN)和扩散模型在图像生成、风格迁移、数据增强等方面具有巨大潜力,未来可能会用于艺术创作、虚拟现实内容生成等领域。

结语

计算机视觉正在迅速发展,极大地改变着各行各业。无论是在医疗健康、工业制造,还是自动驾驶和智能安防中,计算机视觉都展现了其强大的能力和广阔的应用前景。未来,随着深度学习、三维视觉、多模态学习等技术的不断进步,计算机视觉的潜力将得到更充分的发挥。

相关文章:

第一讲,Opencv计算机视觉基础之计算机视觉概述

深度剖析计算机视觉:定义、任务及未来发展趋势 引言 计算机视觉(Computer Vision)是人工智能的重要分支之一,旨在让机器通过视觉感知和理解环境。随着深度学习的快速发展,计算机视觉在自动驾驶、安防监控、医疗影像等…...

数据结构(双向链表——c语言实现)

双向链表相比于单向链表的优势: 1. 双向遍历的灵活性 双向链表:由于每个节点都包含指向前一个节点和下一个节点的指针,因此可以从头节点遍历到尾节点,也可以从尾节点遍历到头节点。这种双向遍历的灵活性使得在某些算法和操作中&a…...

【新人系列】Python 入门(十一):控制结构

✍ 个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?typeblog 📝 专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html 📣 专栏定位:为 0 基础刚入门 Python 的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们…...

群核科技首次公开“双核技术引擎”,发布多模态CAD大模型

11月20日,群核科技在杭州举办了第九届酷科技峰会。现场,群核科技首次正式介绍其技术底层核心:基于GPU高性能计算的物理世界模拟器。并对外公开了两大技术引擎:群核启真(渲染)引擎和群核矩阵(CAD…...

【AI大模型引领变革】探索AI如何重塑软件开发流程与未来趋势

文章目录 每日一句正能量前言流程与模式介绍【传统软件开发 VS AI参与的软件开发】一、传统软件开发流程与模式二、AI参与的软件开发流程与模式三、AI带来的不同之处 结论 AI在软件开发流程中的优势、挑战及应对策略AI在软件开发流程中的优势面临的挑战及应对策略 结论 后记 每…...

linux 常用命令指南(存储分区、存储挂载、docker迁移)

前言:由于目前机器存储空间不够,所以‘斥巨资’加了一块2T的机械硬盘,下面是对linux扩容的一系列操作,包含了磁盘空间的创建、删除;存储挂载;docker迁移;anaconda3迁移等。 一、存储分区 1.1 …...

用pyspark把kafka主题数据经过etl导入另一个主题中的有关报错

首先看一下我们的示例代码 import os from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions as F """ ------------------------------------------Description : TODO:SourceFile : etl_stream_kafkaAuthor : zxxDate : 2024/11/…...

Redis的过期删除策略和内存淘汰机制以及如何保证双写的一致性

Redis的过期删除策略和内存淘汰机制以及如何保证双写的一致性 过期删除策略内存淘汰机制怎么保证redis双写的一致性?更新策略先删除缓存后更新数据库先更新数据库后删除缓存如何选择?如何保证先更新数据库后删除缓存的线程安全问题? 过期删除策略 为了…...

异常处理:import cv2时候报错No module named ‘numpy.core.multiarray‘

问题描述 执行一个将视频变成二值视频输出时候,报错。No module named numpy.core.multiarray,因为应安装过了numpy,所以比较不解。试了卸载numpy和重新安装numpy多次操作,也进行了numpy升级的操作,但是都没有用。 解…...

C++手写PCD文件

前言 一般pcd读写只需要调pcl库接口,直接用pcl的结构写就好了 这里是不依赖pcl库的写入方法 主要是开头写一个header 注意字段大小,类型不要写错     结构定义 写入点需要与header中定义一致 这里用的RoboSense的结构写demo 加了个1字节对齐 stru…...

优选算法(双指针)

1.双指针介绍 双指针算法是一种常用的算法思想,特别适用于处理涉及阵列、链表或字符串等线性数据结构的问题。通过操作两个一个指针来进行导航或操作数据结构,双指针可以最大程度优化解决方案的效率。提高效率并减少空间复杂度。 在Java中使用双指针的核…...

【保姆级】Mac上IDEA卡顿优化

保姆级操作,跟着操作即可~~~ 优化内存 在你的应用程序中,找到你的idea 按住control键+单击 然后点击“显示包内容” </...

python实战案例----使用 PyQt5 构建简单的 HTTP 接口测试工具

python实战案例----使用 PyQt5 构建简单的 HTTP 接口测试工具 文章目录 python实战案例----使用 PyQt5 构建简单的 HTTP 接口测试工具项目背景技术栈用户界面核心功能实现结果展示完整代码总结 在现代软件开发中&#xff0c;测试接口的有效性与响应情况变得尤为重要。本文将指导…...

pytest 接口串联场景

在编写接口测试时&#xff0c;如果有多个接口需要串联在一起调用&#xff0c;并且这些接口共同构成了一个业务场景&#xff0c;通常可以使用以下几种方法来组织代码&#xff0c;使其更具可读性和维护性。以下是一些规范的建议&#xff1a; 1. 使用 pytest 的 fixture 来管理接…...

Springboot项目搭建(2)-用户详细信息查询

1. 提要信息 1.1 java四类八种 在Java中&#xff0c;四类指的是Java中的基本数据类型和引用数据类型&#xff1a; 基本数据类型&#xff1a;Java提供了八种基本数据类型&#xff0c;包括整数型、浮点型、字符型和布尔型。引用数据类型&#xff1a;指向对象的引用&#xff0c…...

Stable Diffusion的加噪和去噪详解

SD模型原理&#xff1a; Stable Diffusion概要讲解Stable diffusion详细讲解Stable Diffusion的加噪和去噪详解Diffusion ModelStable Diffusion核心网络结构——VAEStable Diffusion核心网络结构——CLIP Text EncoderStable Diffusion核心网络结构——U-NetStable Diffusion中…...

解决 Gradle 报错:`Plugin with id ‘maven‘ not found` 在 SDK 开发中的问题

在 SDK 开发过程中&#xff0c;使用 Gradle 构建和发布 SDK 是常见的任务。在将 SDK 发布为 AAR 或 JAR 包时&#xff0c;你可能会使用 apply plugin: maven 来发布到本地或远程的 Maven 仓库。但是&#xff0c;随着 Gradle 版本的更新&#xff0c;特别是从 Gradle 7 版本开始&…...

EMD-KPCA-Transformer多变量回归预测!分解+降维+预测!多重创新!直接写核心!

EMD-KPCA-Transformer多变量回归预测&#xff01;分解降维预测&#xff01;多重创新&#xff01;直接写核心&#xff01; 目录 EMD-KPCA-Transformer多变量回归预测&#xff01;分解降维预测&#xff01;多重创新&#xff01;直接写核心&#xff01;效果一览基本介绍程序设计参…...

前端 px、rpx、em、rem、vh、vw计量单位的区别

目录 一、px 二、rpx 三、em 四、rem 五、vh和vw 六、rpx 和 px之间的区别 七、px 与 rem 的区别 一、px px&#xff08;像素&#xff09;&#xff1a; 1、相对单位&#xff0c;代表屏幕上的一个基本单位&#xff0c;逻辑像素。 2、不会根据屏幕尺寸或分辨率自动调整大…...

OceanBase数据库产品与工具介绍

OceanBase&#xff1a;蚂蚁集团自主研发的分布式关系数据库 1、什么是 OceanBase&#xff1f; OceanBase 是由蚂蚁集团完全自主研发的企业级分布式关系数据库&#xff0c;始创于 2010 年。它具有以下核心特点&#xff1a; 数据强一致性&#xff1a;在分布式架构下确保数据强…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;我是左手python&#xff01; Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库&#xff0c;用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA

浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求&#xff0c;本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置&#xff0c;浪潮网络设备在高速项目很少&#xff0c;通…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...

Golang——9、反射和文件操作

反射和文件操作 1、反射1.1、reflect.TypeOf()获取任意值的类型对象1.2、reflect.ValueOf()1.3、结构体反射 2、文件操作2.1、os.Open()打开文件2.2、方式一&#xff1a;使用Read()读取文件2.3、方式二&#xff1a;bufio读取文件2.4、方式三&#xff1a;os.ReadFile读取2.5、写…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台

淘宝扭蛋机小程序系统的开发&#xff0c;旨在打造一个互动性强的购物平台&#xff0c;让用户在购物的同时&#xff0c;能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机&#xff0c;实现旋转、抽拉等动作&#xff0c;增…...

tauri项目,如何在rust端读取电脑环境变量

如果想在前端通过调用来获取环境变量的值&#xff0c;可以通过标准的依赖&#xff1a; std::env::var(name).ok() 想在前端通过调用来获取&#xff0c;可以写一个command函数&#xff1a; #[tauri::command] pub fn get_env_var(name: String) -> Result<String, Stri…...

Ubuntu系统复制(U盘-电脑硬盘)

所需环境 电脑自带硬盘&#xff1a;1块 (1T) U盘1&#xff1a;Ubuntu系统引导盘&#xff08;用于“U盘2”复制到“电脑自带硬盘”&#xff09; U盘2&#xff1a;Ubuntu系统盘&#xff08;1T&#xff0c;用于被复制&#xff09; &#xff01;&#xff01;&#xff01;建议“电脑…...