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人類的眼睛可以看到任何東西，大腦由於其透過互動和個人經驗，對思想的抽象知識，可以理解他們所看到的大部分內容。在引入電腦視覺之前，電腦缺乏這種能力。
電腦視覺是人工智慧研究的一個子領域，它訓練機器理解視覺世界的概念。在機器學習和深度學習模型的幫助下，電腦被教導觀察影像，辨識物件，對其進行分類，並準確反應。（Computer Vision，或簡稱 CV）
在本報導中，我們將瞭解一些電腦視覺在不同領域中的眾多應用。
電腦視覺是如何工作的？
正如我們之前所說，電腦視覺允許電腦「看到」事物，並理解它們，即從中獲得有意義的資訊。支援電腦視覺的裝置，可以評估視覺資料，並根據它做出判斷，或理解其周圍環境和情況。
使用攝影機、資料和演算法，而不是視網膜、視神經和視覺大腦，電腦視覺教導電腦，在更短的時間內執行這些任務。受過檢查物品或監控生產資產訓練的系統，可以迅速優於人類，因為它每分鐘可以檢查數百種產品或流程，同時發現無法檢測的缺陷瑕疵或問題。
為此，它需要很多資料。它反覆執行資料分析，直到它能夠區分事物並辨識影像。向電腦提供的訓練資料越多，結果就越好。要將資料輸入電腦，需要兩種型別的技術，深度學習和複雜的神經網路（CNN）。
為了教育電腦如何「檢視」和理解視覺輸入的上下文，機器學習採用了演算法模型。如果透過模型傳送足夠的資料，電腦可以學習區分不同的影像。
透過將圖片解剖成帶有標籤或標籤的畫素，CNN 幫助機器學習或深度學習模型「看到」的能力。它透過對標籤執行卷積，來預測它正在「看到」什麼，這是對兩個函數建立第三個函數的數學操作。
與一個人從遠處感知圖片的方式類似，CNN 首先辨識清晰的輪廓和基本形式，然後在迭代測試其預測時新增細節。為了理解個人圖片，美國有一家美國國家新聞網， 以類似的方式，影像應用程式中使用了反覆神經網路（RNN），以幫助電腦理解影像在一系列幀中的關係。
電腦視覺的應用：
- 醫療保健：
電腦視覺給醫療保健行業帶來了巨大的發展。醫學成像資料中最全面的資訊來源之一。它防止醫生花幾個小時手動審查患者資料，和履行辦公室職責。
- MRI 掃描：
電腦現在可以分析核磁共振成像和 CT 資料。電腦視覺是提高患者結果的關鍵，從開發人工智慧系統來評估，與人類醫生具有相同準確度的放射影像，到提高核磁共振成像解析度的深度學習演算法。它大大有助於加快疾病檢測。
醫生可以透過使用電腦視覺分析 CT 和 MRI 資料，來辨識腫瘤、內出血、血動脈阻塞，和其他危及生命的疾病。由於機器人現在可以辨識人類視線看不到的細微差別，因此該過程的自動化已被證明可以提高準確性。
- X 光分析：
電腦視覺可以使手術自動化，提高效率和準確性，儘管大多數臨床醫生仍然使用手動 X 光影像處理，來診斷和治療疾病。現代影像辨識演算法，能夠辨識 X 光圖片中太暗而人眼看不見的圖案。
- 癌症檢測：
透過比較照片中的致癌細胞和非癌細胞，影像辨識使醫療專業人員能夠發現異常和改變。使用磁共振成像（MRI）掃描的資訊，自動檢測可以更快地診斷癌症。使用電腦視覺進行乳癌和面板癌篩查，以前是有效的。
- 失血測量：
嬰兒死亡的主要原因之一是產後出血。過去，醫生必須對患者在分娩期間流失的血液，進行有根據的估計。透過使用人工智慧驅動的工具，分析手術海綿和吸入罐的照片，外科醫生現在可以監測分娩期間的失血情況。因此，由於電腦視覺，現在有可能進行更精確的失血評估，以幫助醫生為患者提供更好的護理。
- 運動分析：
姿勢估計已被用於評估患者的運動，並幫助醫療專業人員辨識神經和肌肉骨骼疾病。儘管大多數估計人類姿勢的方法，都集中在成年人身上，但這種電腦視覺技術也被用於醫學嬰兒運動分析。
醫生可以透過觀察和分析嬰兒的自發運動，及早辨識神經發育異常，並採取必要的預防措施。使用自動運動分析系統，嬰兒身體運動可以被捕捉到，並可以更快地檢測到不規則情況。
- 交通：
由於 CV 應用於智慧運輸系統，它對汽車行業（ITS）產生了相當大的影響。檢測行人和自動駕駛汽車的系統都依賴於簡歷。使用簡歷，汽車可能會收集有關周圍環境的資訊，進行分析，並做出適當的反應。
- 自動駕駛汽車：
自動駕駛汽車已經成為現實，這在很大程度上要歸功於電腦視覺，電腦視覺用於辨識和分類事物（如交通訊號燈或路標）、建構 3D 地圖或估計運動。 自動駕駛汽車使用感測器和攝影機，來收集有關其環境的資訊，進行分析，並做出適當的反應。
- 障礙物檢測：
自動駕駛汽車可以檢測到汽車前面的任何行人或物體。使用攝影機，它利用身體姿勢、服裝、遮擋、照明條件和背景雜亂的差異，在照片或影片中自動辨識和定位行人。行人檢測的應用可以在交通控制、自動駕駛和高效交通等領域找到。
- 交通流量分析：
電腦視覺的進步，也使使用無人機和攝影機，估計和追蹤交通流量成為可能。現在，這些演算法可以精確監控和計數公路交通，以及監控和評估城市地區（例如，在交叉口）的交通密度，它們還可以幫助建立更好的交通管理系統，並提高道路安全。
- 人臉檢測：
我們的手機可以檢測我們的臉部，並使用臉部辨識解鎖它們。即使是大型辦公室和重要場所，其安全系統中也安裝了員工的臉孔，只有當電腦辨識出員工的臉孔時，他們才能進入辦公室場所。這有助於維護組織的安全性，並避免任何入侵者。
這是在電腦視覺的幫助下完成的。事實上，這是電腦視覺更困難的應用之一。
攝影機也使用這種人臉檢測功能，它可以辨識圖片中的人臉並聚焦它，確保它沒有失焦或模糊。Facebook 還使用臉部辨識來幫助人們，在釋出照片時標記他人。
- 螢幕閱讀：
偶爾不可能從顯示幕中提取資料，要麼是因為系統是一個封閉的提供商，要麼是因為它與已經到位的提供商不相容。安裝電腦視覺攝影機來讀取螢幕，並檢索螢幕上顯示的資料，是解決這個問題的一種方法。為了做到這一點，我們搜尋包含資訊的興趣區域，並使用字元辨識方法（OCR）提取它。
為了訓練電腦視覺辨識系統，我們回到了字元辨識演算法，因此即使你有複雜的排版，OCR也能夠閱讀它。這項技術非常強大，可以讀取手寫信件。
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- 製造業：
製造業已經使用了以電腦視覺為核心的各種自動化技術。品質控制的自動化降低了安全危害，提高了生產力，並提高了效率。以下是製造業的一些應用：
- 瑕疵檢測：
也許瑕疵檢測是電腦視覺最典型的用途。迄今為止，瑕疵辨識是由特定批次的合格人員進行的，完整的生產控制通常不可行。透過電腦視覺，我們可以辨識尺寸小於 0.05 毫米的缺陷，包括金屬裂縫、油漆瑕疵、列印不正確等。
這些視覺攝影機需要一種作為「智慧大腦」的演算法，可以區分瑕疵和非瑕疵。透過缺陷和無缺陷影像的照片，該演算法是專門為每個單獨的應用建立和教授的。
- 條碼讀取：
OCR 是一種電腦視覺技術，可以有效地用於自動辨識、驗證、轉換條碼，並將其翻譯成清晰的文字，因為大多數物品的包裝上有條碼。已拍攝的標籤或盒子可以使用 OCR 檢索其文字並與資料庫進行交叉引用。
這個過程有助於檢測標籤不正確的物品，提供到期日資訊，釋出產品數量資訊，並在整個產品建立過程中追蹤包裝。
- 農業：
許多農業企業使用電腦視覺來關注收成，並應對化肥缺乏和雜草開發等挑戰。為了及早辨識問題並防止不必要的財務損失，電腦視覺系統檢查來自衛星、無人機和飛機的影像。
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- 機器視覺：
企業以各種方式採用了機器視覺，主要是為了提高營運和品質。機器視覺系統需要許多不同的元件，包括感測器、攝影機和燈光，才能成功執行。例如，熒光燈、LED、石英鹵素和金屬鹵化物是機器視覺系統（汞）的典型照明選項。
為了品質控制，經常使用機器視覺系統。例如，農業收割機械用它來定位葡萄藤蔓上的葡萄，這樣它就可以在不傷害葡萄的情況下拔出葡萄串。
- 建築：
透過預測性維護，保持裝置處於良好工作狀態，並最大限度地減少重大建築專案的停機時間，CV 可以幫助建築企業及其員工。
當裝置出現問題時，簡歷可能會通知員工，以便他們在為時已晚之前修復它們。此外，CV 可以提供個人防護裝置檢測，以保證工人的安全，這是該行業努力實現的。
- 預測性維護：
在生產環境中，材料變質和腐蝕導致的裝置變形很常見。如果管理不當，這項技術可能會擾亂生產線，並危及「工人安全」。為了辨識維護問題，並在為時已晚之前，採取積極措施修復它們，使用電腦視覺對機器和裝置進行監控。
電腦視覺驅動裝置中的攝影機，分析來自機器的傳入資料，以發現缺陷和其他變化。當他們看到問題時，他們會向系統傳輸訊號，這使人類營運商能夠在資產受到傷害，或發生事故之前採取補救行動。
- PPE 檢測：(Personal Protective Equipment，個人工作防護設備)
鑑於培訓資料充足且具有代表性，深度學習使在各種環境中，辨識保護裝置成為可能。因此，使用電腦視覺提供適當的保全和安全措施是成功的。在發生事故時，人工智慧輔助系統有助於即時辨識，和衡量特定事件的嚴重性，並透過採取必要行動立即做出反應。
結論：
許多行業使用電腦視覺來提高消費者滿意度，同時降低成本並提高安全性。這項技術與其他技術不同，因為它以某種方式處理資料。我們在本報導中討論了電腦視覺的所有用途。
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