计算机视觉

预计2025年全球计算机视觉市场达到262亿美元

根据Tractica的最新数据,计算机视觉市场正在快速发展。深度学习和卷积神经网络(CNN)利用大量的视觉推动基于人工智能(AI)的计算机视觉迅速改进。此外,计算机视觉应用于视频,正在扩大现实世界。Tractica预测,到2025年全球计算机视觉软件、硬件和服务收入将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。

根据Tractica的分析,2016-2025年计算机视觉最受欢迎的十大用例包括:

1.视频监控

2.机器/车辆物体检测/识别/避让

3.医学图像分析

4.增强现实(AR)/虚拟现实(VR)

5.定位和制图

6.将文书工作转换为数据

7.人类情感分析

8.广告插入图像和视频

9.脸部识别

10.房地产开发优化

2017年中国计算机视觉行业研究报告

2017年下半年,数家计算机视觉公司单笔融资上亿美元,再次将计算机视觉推向人工智能领域最受关注的方向之一。本报告聚焦于计算机视觉技术现阶段在工业界的应用与研发,将在对相关技术热点及产业整体做概述性介绍的基础上,对典型应用的具体使用场景分领域论述,希望理清现状,写明征途,供产业界、投资界、政策制定者及关注人工智能领域的社会各界以参考。因报告研究对象以技术层创业公司为主,偏颇遗漏之处,敬请指正。

报告核心观点:
1. 深度学习主要提升的是计算机视觉领域分类任务的准确率;开源环境仅降低计算机视觉领域的入门技术门槛,前沿算法的技术壁垒依然存在;计算机视觉比赛成绩、论文成果不直接代表技术团队解决实际业务问题的能力。
2. 2017年中国计算机视觉规模预期为40亿,凭借安防领域的爆发性增长,预期2020年将增长至725亿。
3. 前端嵌入式智能系统的渗透率将逐步提升,与后端协同智能计算,加速产业智能升级。
4. 算法迭代将不断提升限定场景识别准确率,加速渗透为各行业应用赋能。
5. 前沿算法之外,计算机视觉公司的商业壁垒有赖于产品、服务、市场等综合建设。

据外媒报道,亚马逊网络服务(AWS)宣布了对其识别服务的一系列更新,为云客户提供基于机器学习的计算机视觉功能。系统现在将能够检测和识别图像中的文本,以便客户可以输入标志和文档,并将这些图像的内容进行进一步处理。

这意味着识别服务可以被用于通过仅为处理文本数据而构建的系统,使得物理世界的图像更易于理解。

客户也将能够在数百万张面孔的集合上进行实时人脸搜索。例如,Rekognition可用于验证一个人的图像,并与现有数据库中的另一个图像相匹配,数据库拥有多达数千万张图像,达到亚秒级延迟性能。

这对执法机构特别有用,尤其是当客户想要将一个人的照片与已存档的图像相匹配时。除此之外,与之前的15张人脸限制相比,系统还可以在一张照片中检测多达100个不同的人脸。

这些变化是AWS,Google,Microsoft,IBM和Salesforce等云提供商之间持续竞争的一部分。所有这些企业都试图通过为客户提供预先构建的系统来实现智能化结果,从而使机器学习革命更加便捷。

此外,像Rekognition这样的系统可以帮助客户吸引到不同的云平台,带来更多的工作量,并长时间保持业务关系。

文章来源::cnBeta.COM

Python计算机视觉工具安装

由于刚刚接触Python没多久,对于python软件安装较生疏,但近想学习利用Python处理计算视觉,故着手安装各种包,遇到一些,经过查询相关资料,最终解决了,故总结了此篇博客。

PIL安装使用

PIL(图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放、裁剪。、颜色转换等。它是免费的。下面是安装和使用PIL库的一些总结。

1)安装PIL库,首先下载PIL-1.1.7.win32-py2.7.exe,然后点击安装即可。

2)使用过程中,show()函数不能正常显示图片,修改方法如下:
将 D:\setup\Python2.7.11\Lib\site-packages\PIL\ImageShow.py中的第99行代码(return “start /wait %s && del /f %s” % (file, file))修改为return “start /wait %s && PING 127.0.0.1 -n 5 > NUL && del /f %s” % (file, file) 即可。
注意:一定要确定路径,该路径下不仅包括ImageShow.py还包括对应的ImageShow.pyc和ImageShow.pyo。

Numpy安装使用

七步带你认识计算机视觉(Computer Vision)

计算机视觉(Computer vision)是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图像处理,用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。

学习和运算能让机器能够更好的理解图片环境,并且建立具有真正智能的视觉系统。当下环境中存在着大量的图片和视频内容,这些内容亟需学者们理解并在其中找出模式,来揭示那些我们以前不曾注意过的细节。 计算机视觉的实现基本过程为:

  • 计算机从图片中生成数学模型
  • 计算机图形在模型中对图像进行绘制,然后在图像处理过程中将其作为输入,另外给出处理图像作为输出
  • 给深度学习入门者的Python快速教程基础篇

    作者:达闻西

    本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用。

    Python简介
    Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确。Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1982年他获得数学和计算机硕士学位后,在荷兰数学与计算科学研究所(Centrum Wiskunde & Informatica, CWI)谋了份差事。在CWI期间,Guido参与到了一门叫做ABC的语言开发工作中。ABC是一门教学语言,所以拥有简单,可读性好,语法更接近自然语言等特点。在那个C语言一统天下的年代,ABC就是一股简单的清流,毕竟是门教学语言,最后没有流行起来,不过这段经历影响了Guido。1989年的圣诞假期,闲得蛋疼的Guido决定设计一门简单易用的新语言,要介于C和Shell之间,同时吸取ABC语法中的优点。Guido用自己喜欢的一部喜剧电视剧来命名这门语言:《Monty Python‘s Flying Circus》。

    作者:清风流云

    1999年,Intel建立了OpenCV库(Open Source Computer Vision library),如今由Willow Garage提供支持。它是一个基于BSD许可的开源发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux,Windows和Mac OS操作系统上。OpenCV是由一系列C函数和少量的C++类构成,轻量级而且高效,还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。由于它主要是用C++语言编写,所以接口也是C++语言,不过依然保留了大量的C语言接口。所以这些语言的API接口都可以通过在线文档获得。现在OpenCV还提供了对C#,Ch的支持,同时在2010年实现了使用CUDA的GPU接口。

    现在,OpenCV已经广泛的应用在人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、动作识别、运动跟踪、机器人、机器视觉以及汽车安全驾驶等几乎所有涉及图像处理的领域中。

    Balloon-popping目标追踪系统:

    颜色特征提取方法

    计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中,一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题(进行目标检测等目的),但这将以处理更多数据,需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换,表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。

    在图像处理中,我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析,并提取出其颜色特征分量。比如通过手工标记区域提取一个特定区域(region)的颜色特征,用该区域在一个颜色空间三个分量各自的平均值表示,或者可以建立三个颜色直方图等方法。下面我们介绍一下颜色直方图和颜色矩的概念。

    颜色直方图:
    颜色直方图用以反映图像颜色的组成分布,即各种颜色出现的概率。Swain和Ballard最先提出了应用颜色直方图进行图像特征提取的方法[40],首先利用颜色空间三个分量的剥离得到颜色直方图,之后通过观察实验数据发现将图像进行旋转变换、缩放变换、模糊变换后图像的颜色直方图改变不大,即图像直方图对图像的物理变换是不敏感的。因此常提取颜色特征并用颜色直方图应用于衡量和比较两幅图像的全局差。另外,如果图像可以分为多个区域,并且前景与背景颜色分布具有明显差异,则颜色直方图呈现双峰形。

    计算机视觉中的ICP算法

    ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种基于轮廓特征或点集对点集的点配准方法如下图

    这里有两个点集,红色部分和蓝色部分。

    ICP算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠, 并建立模型。ICP是改进自对应点集配准算法的一种优化算法。

    对应点集配准算法是假设一个理想状况,将一个模型点云数据X(如蓝色点集)利用四元数旋转,并平移得到点云P(如红色点集)。而对应点集配准算法主要就是怎么计算出qR和qT的,知道这两个就可以匹配点云了。但是对应点集配准算法的前提条件是计算中的两个点云数据的元素一一对应,这个条件在现实里因误差等问题,不太可能实线,所以就有了ICP算法。

    解密:“无中生有”的计算机视觉

    计算机视觉(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器“会看”的科学。1963年来自MIT的Larry Roberts发表了该领域第一篇博士论文《Machine Perception of Three-Dimensional Solids》,标志着CV作为一门新兴人工智能方向研究的开始。在发展了50多年后的今天,我们就来聊聊最近让计算机视觉拥有“无中生有”能力的几个有趣尝试:

    超分辨率重建;
    图像着色;
    看图说话;
    人像复原;
    图像自动生成。

    可以看出,这五个尝试层层递进,难度和趣味程度也逐步提升。由于篇幅有限,本文在此只谈视觉问题,不提太过具体的技术细节,若大家对某部分感兴趣,以后再来单独写文章讨论。

    超分辨率重建(Image Super-Resolution)
    去年夏天,一款名为“waifu 2x”的岛国应用在动画和计算机图形学中着实火了一把。waifu 2x借助深度“卷积神经网络”(Convolutional Neural Network,CNN)技术,可以将图像的分辨率提升2倍,同时还能对图像进行降噪。简单来说,就是让计算机“无中生有”地填充一些原图中并没有的像素,从而让漫画看起来更清晰真切。大家不妨看看图1、图2,真想童年时候看的就是如此高清的龙珠啊!

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