计算机视觉与图像处理：主要区别

是摄像头变得更智能了，还是仅仅在增强图像方面做得更好了？ 这都取决于它们如何处理和优化视觉数据。

在这项发展的核心是两项关键技术：图像处理和计算机视觉。 虽然它们经常被一起提及，但它们服务于不同的目的。 图像处理侧重于改进图像，调整亮度、锐化细节和减少噪点，而无需理解图像中的内容。 

另一方面，计算机视觉通过使机器能够像人类一样识别和解释图像和视频，从而更进一步。 这使得面部识别、目标检测和实时场景分析等任务成为可能。

这两种技术都在各个行业中变得至关重要。 从增强智能手机照片到为自动驾驶汽车提供动力，它们的影响是广泛的。 到 2033 年，计算机视觉市场预计将达到 1114.3 亿美元，而到 2034 年，数字图像处理市场可能会增长到 3787.1 亿美元。

在本文中，我们将探讨图像处理和计算机视觉的工作原理、它们的实际应用以及它们如何重叠。 让我们开始吧！

概述：计算机视觉与图像处理

计算机视觉和图像处理都处理图像，但它们有不同的目标。 计算机视觉帮助机器理解图像或视频并根据其做出决策。 相比之下，图像处理侧重于增强或改变图像，使其更清晰或更具视觉吸引力，而无需解释其内容。

最重要的是，计算机视觉解决方案利用像 Ultralytics YOLO11 这样的模型来分析和理解图像的内容。 常见的计算机视觉任务包括目标检测、图像分类、实例分割和目标跟踪。 计算机视觉广泛应用于自动驾驶汽车等应用中，它可以帮助实时识别行人、交通标志和其他车辆，以确保安全驾驶。

另一方面，图像处理侧重于使用数学函数修改图像，这些函数调整像素值，而无需实际理解整个图像。 诸如降噪、锐化和对比度增强之类的技术通过改变单个像素的颜色和强度来提高图像质量，但它们无法识别图像中的对象、形状或含义。 这种理解程度由计算机视觉处理。

​

您可以将图像处理视为改进图像的工具包，使其更清晰或更具视觉吸引力。图像经过处理后，计算机视觉可以充当分析图像以执行不同任务的大脑。

图像处理如何工作

图像处理是一个基础概念，为计算机视觉的发展奠定了基础。它涉及使用算法来改进、分析或修改照片和视频等视觉数据。它可以通过调整亮度、对比度、色彩平衡或滤除噪声等参数来操作和增强数字图像。这些方法为计算机视觉模型进一步的高级分析准备图像。

图像处理的工作原理是将图像分解为单个像素，然后操纵每个像素以获得所需的效果。例如，为了检测边缘，算法会检查像素值的突变。这使得 AI 系统更容易准确地识别物体或模式。从增强智能手机照片到改进安全摄像头拍摄的视频以及扫描文档以提高可读性，图像处理通常用于改善视觉质量至关重要的日常应用中。

​

探索图像处理技术

以下是一些关键图像处理技术的示例：

• 模板匹配：将图像的各个部分与预定义的模板进行比较，以定位特定的模式或对象。

• 模糊（平滑）：通过平均像素值来减少图像噪声和细节，通常用于预处理以进行进一步分析。

• 形态学运算：它们使用诸如膨胀（使对象变大）、腐蚀（使对象变小）、开运算（去除小噪声）和闭运算（填充小间隙）等技术来调整图像中对象的形状。

• 阈值分割：根据像素强度将对象与背景分离，从而简化分割和特征提取。

开发人员经常使用 OpenCV、Pillow、Scikit-image、TensorFlow 和 PyTorch 等专用工具轻松地对图像应用图像处理技术。这些库提供预构建的函数和优化的算法，无需从头开始编写复杂的代码。 

它们还支持多种编程语言，与其他工具集成良好，并提供广泛的文档，即使对于那些在该领域没有深入专业知识的人来说，图像处理也变得更快、更高效且更易于访问。

计算机视觉如何工作

当今一些最先进的计算机视觉模型来自 YOLO（You Only Look Once）系列。多年来，新版本不断发布，每个版本都在提高准确性和效率。最新版本 Ultralytics YOLO11 提供了更好的精度和性能。

像 YOLO11 这样的模型可以进行自定义训练以识别特定对象，并且能够处理多个计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割和实时对象跟踪。

以下快速浏览 YOLO11 支持的计算机视觉任务：

• 对象检测：它识别并定位图像中的对象，例如检测自动驾驶汽车的行人。

• 图像分类：这会将标签分配给整个图像，例如确定图像是否包含狗或猫。

• 实例分割：它将图像划分为有意义的部分或区域，例如隔离医学扫描中的各个器官。 

• 姿势估计：它跟踪对象的运动和位置，例如检测手势或姿势调整。当应用于人类时，它可以实时分析身体运动，使其可用于健身跟踪和康复等应用。

​

计算机视觉和图像处理的应用

既然我们已经讨论了计算机视觉和图像处理的工作原理，接下来让我们了解它们在现实世界中的应用以及它们的重叠之处。

使用计算机视觉进行牲畜监控

您是否想过大型农场如何跟踪它们的牲畜？手动监控数百只动物非常耗时，但借助像 YOLO11 这样的计算机视觉模型，动物监控可以实现自动化。 

YOLO11 可以实时检测、跟踪和分析动物，帮助农民高效地管理牲畜。通过这种分析获得的见解可以帮助检测健康问题的早期迹象，例如跛足，从而能够更快地进行干预并改善整体动物护理。

​

使用图像处理进行牲畜计数

类似地，图像处理可用于通过计算围栏或谷仓等受控环境中的动物数量来监控牲畜。在具有均匀背景的图像中，可以使用阈值处理和轮廓检测等图像处理技术（它可以识别对象边界）来检测和计数动物。这些方法使用诸如去除背景、检测边缘和分割等技术来识别牲畜的形状。

​

您可能会认为这听起来很像计算机视觉。那么，区别是什么呢？

关键区别在于，图像处理分析像素值和模式，而没有真正理解它所看到的内容。它检测边缘和形状以单独计算动物数量，并且一些技术甚至可以在动物在图像中靠得很近时帮助分离动物。

然而，与计算机视觉不同，图像处理无法识别或区分单个动物——它仅根据形状和大小进行计数。这使得它对于牲畜计数和监控非常有用，但它也有局限性。如果动物重叠、改变位置或光照条件发生变化，则准确性可能会受到影响。此外，它无法随时间跟踪动物或提供对其行为的见解，而这些是计算机视觉的关键优势。

计算机视觉和图像处理可以协同工作

图像处理和计算机视觉是紧密相关的领域，通常可以集成在一起，以提高视觉数据分析的准确性和效率。图像处理可以通过提高质量、消除噪声和突出关键特征来优化原始数据，从而确保计算机视觉模型可以提取有意义的见解。 

例如，在法医分析中，图像处理和计算机视觉可以协同工作来分析犯罪现场发现的鞋印。诸如对比度增强和边缘检测之类的图像处理技术可以提高印记的清晰度，从而使其更易于评估。对比度增强调整亮度和清晰度以使细节更可见，而边缘检测锐化轮廓以获得更好的清晰度。

在使用这些技术处理图像后，计算机视觉模型可以使用模式匹配技术将印记与法医数据库进行比较，从而使识别更加准确。这种技术的结合使调查人员可以更轻松地处理和解释法医证据。

​

主要要点

计算机视觉和图像处理是相辅相成的，有助于改进、分析和解释视觉数据。图像处理增强图像质量并提取关键特征，而计算机视觉通过提供见解进一步发展。

随着视觉人工智能的不断发展，计算机视觉和图像处理将增强各个领域的自动化、实时分析和决策。从改进图像识别到改进模式检测，这些技术将使视觉人工智能系统更加准确、高效，并能够在实际应用中理解视觉数据。

对人工智能感到好奇吗？加入我们的社区并探索我们的GitHub 存储库。了解医疗保健中的计算机视觉和制造业中的人工智能如何重塑未来。了解我们的许可选项，开始您的视觉人工智能项目！