自動駕駛汽車、交通標志檢測、人臉識別和自助結賬。計算機視覺結合了所有這些先進的解決方案。計算機視覺允許計算機從原始圖像中提取信息，并為更有效的業(yè)務數字化開辟了許多機會。讓我們來看看計算機視覺如何顛覆各個行業(yè)，以及它為幫助業(yè)主解決關鍵業(yè)務挑戰(zhàn)帶來的獨特好處。

1:物體檢測

通過對輸入和輸出的深入分析，傳統(tǒng)的計算機視覺實現。CV通過邊緣檢測等圖像處理技術，對圖像中的物體進行識別和標記。

深度學習框架在計算機科學中的出現導致了經典CV技術(例如基于定義的特征結構)AI驅動圖像神經網絡分析的巨大變化使圖像中的數據提取和分類幾乎完全自動化。簡而言之，人工智能將編程從圖像中刪除，取而代之的是監(jiān)管較少的方法。在這種方法中，計算機解釋輸入數據并訓練自己識別圖像的內容。

2:光學字符識別（OCR）

光學字符識別(OCR)它是計算機視覺的獨特實現，可以解決各個特定領域的任務。OCR從輸入圖像中檢測和提取字母、數字和其他字符。

3:面部識別

與物體識別類似，人臉識別旨在利用計算機視覺識別圖像中的人臉特征。經典的計算機視覺方法使用“Haar-likefeatures”計算面部特征之間的片段，但現代面部識別的實現依賴于人工智能，就像人工智能用于物體識別一樣。

4:圖像恢復和場景重構

計算機視覺技術還可以恢復嚴重退化的文件鏡頭和圖像，這可能是一項關鍵的業(yè)務技術。計算機視覺可以幫助處理更多需要重大更改和詳細分析的損壞圖像，而不是簡單地從照片中去除噪點。圖像的損壞部分通常通過評估照片廣播內容的生成模型填充。

5:估計人體姿勢

姿勢估計旨在模擬人類的視覺能力，特別是識別圖像和視頻中的姿勢和手勢。大型預算電影中出現了一些最早的高級人體姿勢估計示例，如彼得·杰克遜的指環(huán)王。隨著計算資源隨著時間的推移而擴大，姿勢估計將在許多不同的產品中發(fā)揮作用。

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標簽：自動駕駛汽車,交通標志檢測,人臉識別,自助結賬,計算機視覺