计算机视觉基础：从感知到理解

“计算机视觉是研究如何让机器‘看’并理解周围环境的学科。它涉及图像分析、解释，以及通过类似人类的方式感知、理解和采取行动的技术。机器视觉系统利用图像处理技术来定位物体、检测特征、判断缺陷、识别目标、计数和跟踪运动。计算机视觉与机器视觉的主要区别在于，前者关注图像分析和理论，后者更注重实际系统构建和应用。” 计算机视觉（CV）是信息技术领域的一个重要分支，旨在模拟和增强人类视觉系统的能力，使计算机能够识别、理解和解释视觉信息。这个领域涵盖了广泛的技术和方法，包括图像采集、图像处理、模式识别、深度学习、机器学习等。 图像采集是计算机视觉的基础，通常涉及到主机计算机、帧捕获卡、CCD阵列、光学镜头和视频信号等组件。这些设备将连续的电信号转换成离散的数字图像，即 NxM 矩阵，每个元素代表像素值。 计算机视觉的目标不仅是从图像中提取信息，还要理解这些信息。例如，物体定位是确定图像中的特定对象在空间中的位置；特征检测是指识别图像中的关键点、边缘或纹理；缺陷判断用于检测产品制造过程中的质量问题；目标识别则涉及分类和辨识不同的对象；计数任务通常用于统计特定对象的数量；而运动跟踪则关注对象随时间的移动路径。 机器视觉（MV），尽管与计算机视觉密切相关，但更倾向于实际应用和系统构建。它不仅需要理论和算法，还需要考虑硬件设计、传感器模型以及系统的实时性能。机器视觉系统在工业自动化、质量控制、自动驾驶汽车、医疗影像分析等领域有广泛应用。 在计算机视觉中，深度学习和神经网络技术近年来发展迅速，它们在图像分类、目标检测、语义分割等方面取得了显著成果。卷积神经网络（CNN）是其中的核心，通过多层非线性变换学习图像的高级特征，提高了图像识别的准确性。 计算机视觉是一门多学科交叉的科学，结合了计算机科学、数学、物理学、生物学等多个领域的知识，致力于开发更加智能和自主的视觉系统。随着技术的进步，计算机视觉将继续在人工智能和自动化领域发挥关键作用，改变我们与世界的交互方式。