計(jì)算機(jī)視覺的工作流程與主要應(yīng)用

引言

計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）自興起以來就非常迅速且廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，比如我們熟悉的且每天都會使用的基于手機(jī)攝像頭的人臉識別，除此之外，它還可以在自動駕駛領(lǐng)域輔助汽車識別交通信號、標(biāo)志和行人；在制造業(yè)輔助工業(yè)機(jī)器人監(jiān)督和指導(dǎo)人工操作。

計(jì)算機(jī)視覺的主要目的是讓計(jì)算機(jī)能像人類一樣甚至比人類更好地看見和識別世界。計(jì)算機(jī)視覺通常使用C++、Python和MATLAB等編程語言，是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）的一項(xiàng)重要技術(shù)。目前主流的計(jì)算機(jī)視覺工具有OpenCV、Tensorflow、Gpu、YOLO、Keras等。計(jì)算機(jī)視覺其實(shí)是一個復(fù)雜多元的交叉領(lǐng)域，包含了很多來自數(shù)字信號處理、神經(jīng)科學(xué)、圖像處理、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、機(jī)器人、人工智能(AI)等領(lǐng)域的概念。

本文將具體介紹一下計(jì)算機(jī)視覺的工作流程。

什么是計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）

一言蔽之，計(jì)算機(jī)視覺是讓計(jì)算機(jī)理解并標(biāo)記圖像內(nèi)容的技術(shù)領(lǐng)域。

舉個例子，請看下圖：

對于人類來說，你很難向從沒穿過衣服的原始人解釋什么是連衣裙或者什么是鞋。計(jì)算機(jī)視覺也是如此，如果它并沒有相關(guān)輸入，就不會理解上圖的東西都是什么。

所以，我們需要收集并標(biāo)記大量關(guān)于衣服、鞋、包包的圖片，輸入進(jìn)計(jì)算機(jī)“告訴”它這些圖片里的東西是什么，在經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練后，計(jì)算機(jī)將會識別出哪個是連衣裙，哪個是鞋、哪個是包包。

計(jì)算機(jī)視覺的主要應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺目前應(yīng)用的領(lǐng)域不勝枚舉，小編就挑出5個具有代表性的應(yīng)用吧：

物體與行為識別

自動駕駛汽車

醫(yī)療影像分析與診斷

圖片標(biāo)記

人臉識別

計(jì)算機(jī)視覺工作流程

計(jì)算機(jī)視覺工作流程其實(shí)是大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序?qū)⒔?jīng)歷的一系列步驟。許多視覺應(yīng)用程序都是從獲取圖像和數(shù)據(jù)開始，然后處理數(shù)據(jù)，執(zhí)行一些分析和識別步驟，最后執(zhí)行一個動作的：

計(jì)算機(jī)視覺工作流程 就拿人臉識別來說吧，它也主要遵循了計(jì)算機(jī)視覺的工作流程：

人臉識別工作流程 我們可以看到，大部分計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用其實(shí)都是從數(shù)據(jù)預(yù)處理開始的，其實(shí)這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

所謂預(yù)處理圖像就是將輸入的圖像數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以便后續(xù)工作流程的順利進(jìn)行。例如，假設(shè)我們創(chuàng)建了一個簡單的聚類算法來區(qū)分紅玫瑰和其他花朵：

我們將算法設(shè)計(jì)為計(jì)算給定圖像中紅色像素的數(shù)量，如果有足夠多的紅色像素（大于300個紅色像素）就被歸類為紅玫瑰。（這個例子里我們只提取了顏色特征）

還有一點(diǎn)需要注意的是，輸入圖像的大小、裁切方式都會影響算法的輸出結(jié)果，因此數(shù)據(jù)預(yù)處理非常重要！

作為數(shù)據(jù)的圖像

圖像中的每一個像素都是一個我們可以改變的數(shù)值，比如，我們可以將一個像素乘以一個標(biāo)量來改變圖像亮度，我們也可以將每個像素值向右移動來改變圖像飽和度等。

將圖像視為數(shù)字網(wǎng)格是許多圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)。一般來說，色彩與形狀改變都是通過數(shù)學(xué)運(yùn)算對圖像進(jìn)行逐像素變換完成的。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們要提供一組標(biāo)記過的圖像數(shù)據(jù)，然后比較這些輸入圖像與計(jì)算機(jī)預(yù)測的輸出標(biāo)簽或識別的測量值的差異以檢測算法模型的準(zhǔn)確率?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)會監(jiān)督它所犯的錯誤（誤差），并通過修正它發(fā)現(xiàn)的圖像數(shù)據(jù)間的模式與差異來實(shí)現(xiàn)迭代與擬合。 其中，梯度下降法是一種減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差的數(shù)學(xué)方法，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常用于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用。

X =輸入；a = 活化函數(shù)；W = 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重；J = 損失函數(shù)；Alpha = 學(xué)習(xí)率；y = 地面真值；y = 預(yù)測；k = 迭代次數(shù)

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