Mahotas - 計算機視覺

計算機視覺是人工智慧和計算機科學的一個子領域，專注於使計算機能夠從影像或影片中獲取視覺資訊的更高層次的理解。

• 受人類視覺感知的啟發，計算機視覺旨在利用演算法、機器學習和深度學習技術來複制和超越人類的視覺能力。
• 計算機視覺是一種跨學科的方法，它利用計算機科學、工程學、數學和資料庫，使機器能夠理解多年的視覺資料。
• 大型資料集、深度學習和訓練機器學習模型的可用性使計算機視覺的功能更加強大。
• 其中一個開源的計算機視覺和影像處理庫是mahotas。

Mahotas是一個計算機視覺庫，包含影像處理操作，例如濾波、形態學運算和分類，以及其他現代計算機視覺功能。

在本教程中，我們將探討計算機視覺的基本概念、關鍵技術和實際應用。

理解計算機視覺

計算機視覺涉及開發允許計算機解釋和理解視覺資料的演算法和模型。它涵蓋了廣泛的任務，包括影像分類、目標檢測和跟蹤、影像分割、人臉識別、場景理解和3D重建。

最終目標是使計算機能夠從視覺資料中提取有意義的資訊，並根據這些資訊做出智慧決策。

計算機視覺的基礎

計算機視覺從人類視覺系統中汲取靈感，旨在在某些任務中複製甚至超越人類的視覺感知。該領域起源於20世紀60年代，當時研究人員開始探索影像識別和模式檢測的技術。

早期的方法側重於手工設計的特徵和基於規則的系統，但隨著機器學習和深度學習的出現，計算機視覺經歷了一場革命性的轉變。

• 影像表示 - 計算機視覺的基石在於如何表示和處理視覺資訊。影像中的畫素被轉換為數值資料，這些資料可以被演算法分析和解釋。

• 特徵提取 - 在影像分析中，特徵提取在識別相關模式和結構方面起著至關重要的作用。早期的方法包括邊緣檢測和角點檢測，而現代方法利用深度學習來學習抽象特徵。

• 機器學習和深度學習 - 機器學習演算法，特別是深度學習神經網路，對計算機視覺的快速發展起到了推動作用。卷積神經網路（CNN）在影像分類、目標檢測和分割等任務中取得了顯著的成功。

計算機視覺的應用

計算機視覺的應用多種多樣，並且隨著技術的進步而不斷擴充套件。以下是一些計算機視覺產生重大影響的關鍵領域 -

• 影像分類 - 計算機視覺使機器能夠以驚人的準確度對影像中的物體和場景進行分類。從識別日常物體到識別自然界中的特定物種，影像分類具有廣泛的應用。

• 目標檢測 - 目標檢測超越了分類，不僅識別物體，還定位它們在影像中的位置。這在監控、自動駕駛汽車和增強現實等任務中至關重要。

• 影像分割 - 影像分割涉及將影像劃分為有意義的區域，以便進行進一步的分析和理解。它被用於醫學影像、場景理解和影片處理。

• 人臉識別 - 人臉識別技術具有許多應用，包括生物識別認證、監控和社交媒體標籤。

• 光學字元識別 (OCR) - OCR使機器能夠識別和將影像中的印刷或手寫文字轉換為可編輯和可搜尋的數字格式。它廣泛用於文件數字化和自動化。

計算機視覺中的挑戰

儘管計算機視覺取得了巨大的進步，但它仍然面臨著一些挑戰，其中一些是 -

• 資料有限 - 深度學習模型依賴於大量標記資料，而為每個應用獲取帶註釋的資料集可能既繁瑣又昂貴。

• 可解釋性 - 深度學習模型通常被認為是“黑箱”，難以理解它們如何得出結論，這在醫療保健和安全等關鍵應用中至關重要。

• 魯棒性 - 計算機視覺演算法必須能夠抵抗光照條件、視角和遮擋的變化，才能在現實場景中可靠地執行。