2020年8月11日 机器视觉与计算机视觉技术

计算机视觉和图像处理之间的区别

计算机视觉和图像处理以其自身独特的方式显示出无穷的潜力。在零售、医疗保健和许多其他行业中使用图像处理和计算机视觉已取得了积极的成果。这些技术可以发展包括视觉方面的业务运营。这些技术可以简化业务流程,例如质量控制、库存管理和医学成像。然而,我们很可能让这些技术搞混了。因此,我们必须要正确理解他们的概念,以便很好的应用这些技术。

计算机视觉

计算机视觉系统的目标是利用计算机来复制人类的视觉。这样的系统可以帮助电脑学习和基于视觉数据采取行动。为此,计算机视觉使用人工智能和机器学习。有了这些,计算机视觉可以在图像中找到模式。此外,这样的系统可以发现和分类不同类型的对象。计算机视觉将图像和视频作为输入,并将大小、形状和颜色等信息作为输出。这些系统使用摄像机和传感器来收集输入。有了这些设备,计算机视觉可以研究图像和视频,从而实时生成结果。因此,这些系统被用来帮助自动驾驶汽车。自动驾驶汽车可以通过计算机视觉识别灯杆、行人和其他车辆等物体。这些系统可以创建道路的三维模型并预测交通事故。万一自动驾驶汽车预测到事故,它可以部署安全气囊来保护乘客。因此,计算机视觉可以使自动驾驶汽车更安全。此外,电脑视觉还可以帮助零售商管理货架,在发现一个空货架后发送警报。

图像处理

图像处理将数学函数应用于图像。图像处理的结果可能会或可能不会提供详细数据。因此,图像处理不需要机器学习。而是,图像处理对图像执行诸如锐化,平滑、拉伸和对比的操作。

计算机将图像视为由像素行和列组成的2D信号。图像处理系统获取的输入可以在许多应用程序中提供有用的数据。例如,医院在生物医学成像过程(例如CT扫描,超声和MRI)中使用图像处理。通过这些,医生可以获得有关患者的重要数据。此类数据可帮助医生确认其诊断并决定合适的治疗方法。此外,每个智能手机都使用图像处理。单击图片后,智能手机使用图像处理算法生成视觉上吸引人的图片。在这里,算法调整图像的曝光,对比度,高光,阴影和许多其他属性。进行正确的调整可使智能手机以鲜艳的色调和饱和的色彩来显影图像。

通过了解计算机视觉和图像处理之间的区别,可以了解这些技术如何使他们的业务受益。可以使用计算机视觉进行自动数据处理并获得有用的结果。而他们可以使用图像处理将图像转换为其他形式的可视数据。知道了这些技术的不同好处,公可以决定哪种技术适合不同的应用。

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