计算机视觉快速概述

计算机视觉是指让计算机能够“看”，即识别、理解和处理图像或视频的能力。计算机视觉是一门多学科的交叉学科，涵盖了计算机科学、数学、物理、工程、认知神经科学等多个领域，并被广泛应用于人工智能、机器学习、自动驾驶、医学、安防、游戏等多个领域。

计算机视觉发展历程

计算机视觉的研究始于20世纪60年代，当时还处于非常初级的阶段，只能处理一些特定的静态图像。1970年代后期，神经网络的发展为计算机视觉的发展带来了新的助力，并在20世纪90年代迎来了突飞猛进的发展阶段。2001年，视网膜图像神经元解码研究的获得者、卡内基梅隆大学的蒙台神经系统与认知科学教授吴恩达提出了稀疏编码的方法，并开创了深度学习的新篇章，深度学习技术在计算机视觉领域的应用取得了极大的进展。

计算机视觉任务

计算机视觉可以解决多种任务，其中包括：

• 图像分类：通过对输入图像进行分析和识别，将其归类到特定的类别中。
• 目标检测：识别图像中的物体并标出其位置，可以是单个物体或多个物体。
• 分割：将图像分割成多个部分，每个部分表示一个对象或物体。
• 物体跟踪：跟踪物体在连续的图像帧中的运动轨迹，通常用于视频监控和自动驾驶等领域。

计算机视觉应用

计算机视觉在多个领域都有广泛应用，如：

• 人脸识别：用于身份认证、安全管理、人脸打卡等场景。
• 自动驾驶：使用计算机视觉技术以及激光雷达、GPS等传感器技术实现汽车自动化驾驶。
• 医学影像诊断：通过分析医学图像，帮助医生诊断疾病。
• 机器人视觉：将计算机视觉技术应用于机器人中，让机器人具备看、听、说等人类感官能力。
• 智能监控：利用计算机视觉技术将监控视频转化为数字信号，并进行分析和处理，实现对监控场景的智能识别和检测。

以上是计算机视觉的快速概述，计算机视觉在未来的发展中将有越来越广泛的应用场景。