现代计算机视觉。 任务和计算机视觉技术。 在Python编程计算机视觉

如何教计算机理解什么是在图片或图片描绘？ 这看似简单，但对于一个计算机这只是由零和您要从中提取重要信息的人的矩阵。

什么是计算机视觉？ 这是“看到”您的计算机的能力

愿景 - 是对人的重要信息来源使用它，我们得到，根据不同的估计，从70到的所有信息90％。 而且，当然，如果我们想创建一个智能车，我们需要实现同样的技能和计算机。

计算机视觉的问题，可以很清楚地说明。 什么是“看”？ 据了解，那里看是正义的。 这结论计算机视觉与人类视觉的差异。 展望我们 - 这是关于世界的知识的来源，以及度量信息的来源 - 也就是说，理解能力的距离和大小。

语义内核映像

看着这张照片，我们可以通过一些属性的描述它，可以这么说，以提取语义信息。

例如，看着这张照片，我们可以说，它是在户外。 什么是城市交通。 这有现车。 我们可以猜测，这是东南亚的建筑和象形文字的配置。 毛·泽多的肖像明白，这是北京的，如果有人看到实时视频或本人曾去过那里，猜想，这就是著名的天安门广场。

我们可以说更多的图片，看到了吗？ 我们可以在图像中识别物体，说，还有人在这里更接近 - 篱笆。 这里雨伞，那幢楼的海报。 这是类的实例是非常重要的对象，从事搜索的时刻。

然而，我们可以学到一些功能或对象的属性。 例如，在这里我们可以判断这是不是一个普通的中国人，即毛·泽多的画像。

根据车辆可被确定，它是一个移动物体，它是硬的，该运动过程中不变形。 关于标志，可以说，它的对象，他们也感动，但他们并不难，不断变形。 和场景中的有风，这可通过显影标志来确定，并且甚至可确定风的方向，例如，从左至右吹。

在计算机视觉的距离和长度

很重要的是有关计算机视觉科学的度量信息。 这是各种距离。 例如，对于流动站因为球队距离地球大约20分钟，回答尽可能多就显得尤为重要。 因此，链接到那里来回 - 40分钟。 如果我们为地球的运动命令的计划，你需要考虑到这一点。

成功整合计算机视觉技术在视频游戏。 根据视频，你可以建立对象，人的三维模型，和照片上的用户可以恢复城市的三维模型。 然后步行上他们。

计算机视觉 - 一个相当宽的范围内。 它与其他各种学科紧密交织在一起。 计算机视觉的一部分 它捕获的图像处理区域，有时分配计算机视觉，历史上。

分析，模式识别 - 路径创造智力超群的

让我们分别检查这些概念。

图像处理 - 这是算法的区域，在其中输入和输出 - 图像，我们让他做一些事情。

图像分析 - 是计算机视觉，侧重于与二维图像加工和从该做出结论的区域。

模式识别 - 在矢量形式识别数据的抽象的数学学科。 也就是说，在入口 - 载体和我们有什么关系呢。 当载体是，我们没有这么重要的是知道。

计算机视觉 - 这原本是要恢复的二维图像的结构。 今天，这一地区已成为更广泛，它可以被解释为接受所有进行物理对象的，基于图像上。 也就是说， 它是任务 人工智能。

与在一个完全不同的领域计算机视觉平行，在大地测量，摄影测量已演变 - 对象之间的距离的测量上的二维图像。

机器人可以“看到”

最后 - 这是机器视觉。 在机器视觉装置的机器人的视野。 这是一些生产问题的决定。 我们可以说，计算机视觉-是一个大科学。 它结合了一些其他的科学部分。 而当计算机视觉得到任何特定的应用，它变成了机器视觉。

计算机视觉区域具有实际应用的质量。 它与生产的自动化相关。 在企业变得更有效率的机器代替人工。 机器不累，不睡觉，她有不规则的作息时间表，她愿意每年工作365天。 因此，使用机器的工作，我们可以在一定的时间内得到有保障的结果，这是相当有趣。 所有任务对计算机视觉系统的明确使用。 还有什么比马上看到结果上的图片只能在计算阶段。

人工智能的世界的门槛

再加上区域 - 很难！ 负责视觉的大脑的显著一部分，它认为，如果你教你的电脑“看”，就是充分利用计算机视觉，它是充满人工智能的目标之一。 如果我们可以解决人类的水平问题，最有可能在同一时间，我们会解决AI的问题。 这是非常不错的！ 还是不太好，如果你看一下，“终结者2”。

为什么愿景 - 这是困难的？ 因为同样的物体的图像可以变化很大，这取决于外部因素。 根据观察点的对象有所不同。

例如，同一个图中，从不同角度拍摄的。 什么是最有趣的数字可能是一只眼睛，两只眼睛半。 并根据上下文（如果男人的这种形象与涂眼衬衫），眼睛可以超过两个。

该计算机仍无法理解，但它“看见”

这使得它很难的另一个因素 - 它的照明。 用不同的照明同样的场景会有所不同。 对象的大小可以变化。 此外，任何类的对象。 你怎么能说一个人，他的2米的高度？ 没有。 人体生长可以是2.3米，和80厘米与其他类型的对象，但是，是相同类的对象。

特别是生命的物体进行各种菌株。 发质的人，运动员，动物。 看看奔马的照片，确定什么是他们的鬃毛发生和尾巴是根本不可能的。 的图像中的重叠对象？ 如果你推一个电脑图像，即使是最强大的机器找到困难给予了正确的决定。

下一个视图 - 这是一个伪装。 一些物体，动物伪装成环境，而且相当巧妙。 而同样的斑点和色素。 然而，我们看到他们，但并不总是从远处。

另一个问题 - 运动。 在运动对象难以想象发生变形。

很多对象都是非常多变。 这里，例如，在两张照片的“椅子”的对象的下面。

并在此你可以坐下。 但教机，使得在造型，色彩，材质的不同的事情，一切都是对象“椅子” - 是很困难的。 这是一个挑战。 为了整合计算机视觉的方法 - 是教机器去理解，分析，推测。

在各种平台计算机视觉的整合

计算机视觉的质量开始渗透到更多的在2001年，当他创造了第一个人脸检测器。 我们成功了两位作者：中提琴，琼斯。 这是第一个快速和可靠的足够的算法，这表明机器学习方法的力量。

现在，计算机视觉有足够的新的实际应用 - 识别的人脸。

但要认识到人作为电影 - 以随机的角度，不同的光照条件 - 这是不可能的。 但要解决这个问题，还是一个很不同的人有不同的照明或以不同的姿势，如在护照上的照片相似，有可能以高度的信心。

护照照片的要求，很大程度上由于面部识别算法的功能。

举例来说，如果你有一个生物识别技术护照，在一些现代的机场，你可以使用自动护照控制系统。

计算机视觉的未解决的问题 - 认识到任何文本的能力

也许有人使用OCR系统。 其中的一个 - 一个精细的读者，在RuNet系统很受欢迎。 在有些情况下，你的数据填写多种形式，它们是完全扫描时，信息被系统识别非常好。 但随着画面的任何文本的情况更糟。 这个问题仍未解决。

涉及计算机视觉游戏，动作捕捉

独立的大区 - 是三维模型和动作捕捉（在计算机游戏非常成功地实现）的创建。 第一程序，其使用计算机视觉 - 相互作用的使用姿势的计算机的系统。 当它被创建，这是一个很多东西打开。

该算法的设计很简单，但它配置了创造的人的合成图像的生成，以获得一百万的图片。 超级计算机与他们选择的算法，为此，他现在运作良好的参数。

这是一个万张图片和周可数的超级计算机的时间内创建，消耗一个处理器的容量的12％，可以让一个人察觉的实时位置的算法。 这个微软Kinect系统（2010）。

搜索由内容的图像让你的照片上传到系统，并且它的结果将会给所有具有相同内容的图片，并从相同的角度提出。

计算机视觉的例子：三维和二维地图现在正在用它制成的。 导航地图的汽车是根据DVR定期更新。

还有数十亿的地理标记照片的数据库。 通过下载的图片在数据库中，你可以决定它被提出，甚至与一些观点。 当然，前提是这个地方是足够的人气在同一时间游客并提出了一些区域的照片一直存在。

机器人是无处不在

机器人在目前的时间，无处不在，不以任何方式。 现在还有一些具有识别行人和路牌发送命令到驱动程序（这在某种程度上计算机程序来查看，帮助驾驶者）的特殊照相机的车辆。 而且还有一个完全自动化的机器人车辆，但他们不能单独摄像机系统，而无需使用大量的附加信息的依赖。

现代相机 - 这是一个模拟暗箱

让我们来谈谈数字图像。 现代数码相机设置在暗箱的原理。 仅代替光通过其进入光束和投影到被检电路的腔室的后壁中的孔的，我们有一个特殊的光学系统被称为透镜。 其目的在于收集大量光束，并将其转换，使得所有的光线都通过虚拟点，以获得所述突起和形成在胶片上或基质中的图像通过。

现代数码相机（矩阵）由单个元件 - 像素。 每个像素可以测量的光的能量，其是入射到像素总数，并发出一个输出数。 因此，在数码相机中，我们得到的，而不是图像的亮度集光测量，陷入了单个像素-计算机 的视野。 因此，当我们看到图像不流畅的线条和清晰的轮廓，和彩色方格用不同颜色的网格 - 像素。

下面你看到世界第一的数字图像。

但是在这张照片是不是？ 颜色。 是什么颜色的？

颜色的心理感受

颜色 - 这就是我们看到的。 一的颜色，同样的事情对人类和猫会有所不同。 因为我们（人类）和动物光学系统 - 愿景是不同的。 因此，色彩 - 那就是观察对象和光时出现我们的视野的心理素质。 而不是对象和光的物理特性。 颜色 - 是光组件的交互，而我们的视觉系统的场景的结果。

在使用Python编程库计算机视觉

如果你已经决定要在计算机视觉研究中认真地参与，应立即准备了一些困难，这是科学不是最简单，隐藏一些陷阱。 但是，“编程计算机视觉上的Python”扬埃里克·索莱马的作者 - 一本书，罗列了所有最简单的语言。 在这里，您将得到与认可，3D各种物体的方法认识，学会与立体图像，虚拟现实和计算机视觉的许多其他应用程序的工作。 在这本书是在Python足够的例子。 但解释提出，可以这么说，广义，以免超载太多的研究和努力的数据。 工作适合学生，业余爱好者，和爱好者。 下载这本书和其他有关计算机视觉（PDF格式），可以是网络。

目前，也有计算机视觉算法和图像处理和数字算法OpenCV的开源库。 这是大多数现代编程语言实现的，是开源的。 如果我们谈论计算机视觉，Python使用的编程语言，它也有图书馆的支持，此外，它在不断地发展，有一个伟大的社会。

公司以“微软”提供服务API-能够训练神经网络的人的图像来解决它。 也有应用计算机视觉的机会，Python使用的编程语言。