如何使用機器學習處理圖像

圖像處理是利用復雜的算法對圖像進行技術分析。在圖像處理中，圖像是輸入，有用的信息是輸出。據報道，到2021年，圖像處理行業(yè)產值將達到389億美元。

同樣，人工智能行業(yè)也出現(xiàn)了可觀的增長。據《福布斯》稱，人工智能和機器學習被認為有潛力在2020年之前在市場營銷和銷售方面再創(chuàng)造2.6T的價值，在制造和供應鏈規(guī)劃方面再創(chuàng)造至多2T的價值。

以前的圖像處理只涉及分析圖像中的離散對象。利用人工智能和機器學習可以給圖像處理行業(yè)帶來很多變化。谷歌鏡頭就是利用深度機器學習和人工智能來處理復雜圖像的應用之一。假設你正在外國的花園中散步，你想知道一些花的名字。因為你在外國，所以你看不懂信息板上寫的語言。你會怎么做?不用擔心，谷歌推出的谷歌鏡頭應用，利用圖像處理技術、人工智能技術和深度機器學習，可以再次拯救你。谷歌鏡頭檢測并理解它所檢測到的，并據此給出相應的解釋。你要做的唯一的一件事就是把你的手機對準一朵特定的花，然后問谷歌助手你所指向的對象是什么。人工智能使得能夠識別和描述圖像內容的軟件開發(fā)成為可能。人工智能和機器學習可以在圖像處理領域創(chuàng)造真正的奇跡。不同行業(yè)可以帶來的一些變化如下:

醫(yī)療保健行業(yè)

圖像分析在醫(yī)療保健行業(yè)中非常有用?；?a href="http://www.wenjunhu.com/v/tag/448/" target="_blank">深度學習算法的計算機視覺軟件已經讓醫(yī)療行業(yè)變得更加簡捷。這樣的軟件使得自動化分析能夠以更快的速度提供更準確的結果。大多數(shù)醫(yī)院還沒有開始使用這種技術。如果使用得當，這些技術可以幫助我們減少對人工分析的依賴。從宏觀到微觀，包括分子成像，可以用來實現(xiàn)先進和準確的診斷程序。圖像處理在腫瘤診斷中起著至關重要的作用。機器學習和人工智能可以應用的領域如下:

1. 醫(yī)學x光：在世界上大多數(shù)醫(yī)院，放射科醫(yī)生被要求研究x光以尋找異常。利用先進的深度學習算法進行自動圖像分析，減輕了放射科醫(yī)師的負擔，可以得到更準確、更快的結果。這樣的分析可以幫助放射科醫(yī)生做出正確的決定。因此，放射科醫(yī)生只需要關注那些圖像分析標記為重要的報告。

2. 患者：自動圖像分析對患者很有幫助。他們不再需要等上幾天才能知道診斷結果。在沒有人為錯誤的情況下他們將獲得更加準確的結果。

醫(yī)療機器人可以讓醫(yī)生利用高質量的3D圖像進行精細的診斷和手術，但目前還不能實現(xiàn)。

防衛(wèi)

以前，由于士兵們對前方一無所知，他們很難接近某些特定地點。但現(xiàn)在，圖像處理技術的進步徹底改變了戰(zhàn)爭，遙控無人機可以用來捕捉這些地點的圖像，然后通過深度學習算法對其進行分析。

當一個人在門附近時，發(fā)出警報的監(jiān)控攝像機甚至可以分析出這個人是誰，這都歸功于圖像處理技術，它將徹底改變世界。

汽車工業(yè)

在過去的十年中，汽車工業(yè)經歷了歷史上最大的變革，但沒有什么能阻止這個行業(yè)即將出現(xiàn)的創(chuàng)新，即無人駕駛汽車的出現(xiàn)。無人駕駛汽車代表著未來，也是這個行業(yè)有史以來最偉大的事情。無人駕駛汽車可以為我們完成所有的駕駛工作；同時，我們可以做任何我們想做的事。想象一下，世界將變得沒有任何交通阻塞或其他交通問題，這看起來很不錯？由于圖像處理和深入學習的進步，無人駕駛汽車也將有助于減少事故的發(fā)生。無人駕駛汽車的工作原理是基于目標檢測。目標檢測涉及圖像分類和圖像定位：圖像分類識別圖像中的對象，圖像定位提供該對象的位置，這些是通過使用人工智能和機器學習技術來實現(xiàn)的。

農業(yè)

就農業(yè)而言，圖像處理和人工智能一樣可以改變其原本的面貌，它有助于提高產品質量，可以用來檢測雜草。雜草是生長在農田中的外來植物，它們與作物爭奪水分，由此影響作物的生長，基于邊緣的機器分類器可以識別這些雜草；紅外圖像分析有助于對灌溉技術的了解和檢測，甚至也可以用來預測收獲時間；計算機視覺和圖像處理也可用于根據顏色、大小和形狀對水果和其他食品進行分級；自動化的食品質量分析可以幫助農民節(jié)省很多時間和金錢。

圖像處理的好處以及人工智能將如何改變圖像處理的世界并不局限于上述幾點。我們仍然處于圖像處理發(fā)展的早期階段，我們還不知道它的潛力有多大。人們仍不知道圖像處理是否能具有人類視覺的潛力，世界各地的攝像機捕捉到的海量數(shù)據的存儲也存在很多問題。我們仍在進行大量的研究和分析，以進一步提升圖像處理的能力。這一天即將到來，科技將改變我們的生活方式。