探索图像处理、计算机视觉和机器视觉

AI 可用于分析各种数据，而涉及图像和视频等视觉数据时，这属于图像分析领域，其中包含多种不同技术。图像处理、计算机视觉和机器视觉通过分析图像和视频帧，让计算机能够观察并理解世界。虽然这三种技术看起来相似，但它们之间的关键差异使其适用于各种应用。图像处理侧重于操控和增强图像及视频帧，而计算机视觉则更进一步，利用这些处理后的图像帮助计算机解读和理解其中的内容。另一方面，机器视觉将计算机视觉技术专门应用于工业环境，例如执行检测和质量控制任务。

图 1。用于分析视觉数据的关键技术。

这三个领域支持众多行业中的各种应用，例如医疗保健、制造业和农业。本文将探索图像处理、计算机视觉和机器视觉，并讨论它们之间的差异。我们还将介绍它们的工作原理，以及它们在各个行业中的应用方式。让我们开始吧。

什么是图像处理？#

让我们先从计算机视觉和机器视觉背后的基础技术——图像处理开始。图像处理涉及使用算法操控和增强数字图像，调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，或滤除噪声，从而为更高级的分析和解读做好准备。

让我们看看它是如何工作的。图像处理首先将图像分解为单独的像素，然后操控这些像素以实现所需效果。例如，要提高图像亮度，算法可能会增加每个像素的强度。同样地，要检测边缘，算法可能会寻找像素值的突变。通过对这些像素应用数学运算和算法，图像处理可以用于提升图像质量、提取信息或生成新图像。

图像处理技术对于数据处理以及创建包含清晰、高质量图像的视觉数据集也至关重要，并有助于计算机视觉和机器视觉系统准确分析这些数据。OpenCV 和 MATLAB 等库提供了功能强大的框架，让各个领域的开发者和研究人员都能使用这些图像处理技术。

以下是一些常见的图像处理技术：

• **滤波：**滤波通过平滑变化和失真来降低图像中的噪声水平。常见的滤波器包括用于模糊处理的高斯滤波器，以及用于去除椒盐噪声的中值滤波器，椒盐噪声表现为随机分布的黑白像素。
• **边缘检测：**边缘检测通过识别像素强度的剧烈变化来确定图像中物体的边界。医学成像等应用会使用边缘检测来勾勒器官和肿瘤的结构。
• **阈值处理：**图像处理中的阈值处理通过设置阈值，将灰度图像转换为二值图像。高于阈值的像素会变为白色（1），低于阈值的像素会变为黑色（0）。

图 2。阈值处理前后的灰度图像。

探索图像处理的一种应用#

图像复原是图像处理应用的一个典型示例。它涉及恢复随时间推移而 degraded 的图像。滤波和降噪等技术可用于去除标记、划痕、污渍、磨损和破损，使 degraded 图像恢复到原始质量。图像复原在图像质量较低或受损的情况下尤其有用，例如处理老照片。

图 3。图像处理可用于修复受损的老图像。

什么是计算机视觉？#

与侧重于改变和增强图像的图像处理不同，计算机视觉赋予计算机观察和理解现实世界的能力。许多应用使用计算机视觉来识别和理解图像或视频帧中的物体和人员。它模拟人类视觉，并尝试模拟我们理解周围所见事物的方式。

计算机视觉可用于自动执行监控等任务。它还具有广泛的实际应用，例如人脸识别、医学成像和自动驾驶汽车。计算机视觉模型使用深度学习技术进行训练，从大规模的图像数据集中提取并识别复杂的特征和模式。随后，各个行业会使用这些训练好的模型（例如Ultralytics YOLOv8）执行不同任务，如目标检测和目标跟踪。

图 4。使用 Ultralytics YOLOv8进行目标检测的示例。

例如，Tesla 等自动驾驶汽车使用计算机视觉在现实世界中导航。汽车车载摄像头采集的画面会使用计算机视觉进行处理。目标检测、跟踪和分割等计算机视觉任务对于理解交通状况和周围环境至关重要。人脸识别是另一个有趣的应用。计算机视觉可以通过从图像或视频中采集人脸，识别关键特征，并将其与存储的人脸数据进行比较，来分析和识别图像中的面部特征。

什么是机器视觉？#

机器视觉用于工业环境，例如大型制造工厂或生产设施，可用于确保产品质量，以及检查成品上的标签和条形码是否正确。机器视觉是计算机视觉的一个专门分支，依靠耐用的硬件在严苛条件下有效运行。由于这些系统与工业应用相集成，因此高速度和实时准确性至关重要。

让我们看看它是如何工作的。首先，使用一个或多个高分辨率摄像头采集数据。这些摄像头还可能具备红外或热成像等专用功能。然后，使用计算机视觉技术分析采集的数据，以提取所需信息。根据具体应用，提取的信息通常包括物体识别、形状、大小、移动、模式，以及场景中存在的任何异常。

了解机器视觉的一种应用#

制造生产线上的质量控制可确保只有高质量产品到达客户手中，从而提高客户满意度并增加利润。传统方法通常依赖人工检查，这可能非常耗时，也容易出现人为错误。质量控制不佳还可能导致生产延误和经济损失，影响公司的声誉。借助机器视觉自动执行表面检测、标签验证和物体定位等任务，是一种很好的解决方案。

例如，在制药行业中，产品质量至关重要，并且会实施严格的法规来维持高标准。机器视觉可用于确保泡罩包装中包含正确数量的药片，验证每个包装的数量是否准确，例如 10 片装中正好有 10 片药。可以使用 YOLOv8 等计算机视觉模型，通过目标检测识别并统计药片数量。

图 5。机器视觉可用于制药行业的质量控制。

不过，需要注意的是，使用机器视觉时有一些限制需要考虑。在工业环境中，机器视觉系统通常需要良好的照明条件来照亮产品。还需要高质量的摄像头、处理器和硬件加速器来采集数据并加快分析过程。这些系统专为工业环境中的实际任务而设计，因此通常设置成本较高。

图像处理、计算机视觉和机器视觉之间的关键差异#

现在我们已经分别讨论了这三种技术，并了解了它们的一些应用，接下来让我们进一步对比它们。

图 6。图像处理、计算机视觉和机器视觉的并列比较。

图像处理最适合调整亮度或滤除噪声等任务，这些任务所需的计算能力较低，也不要求理解复杂的视觉信息。另一方面，计算机视觉擅长从图像中提取有意义的信息并处理复杂场景，但需要更多计算资源，系统也更加复杂。同时，机器视觉专为工业用途量身定制，例如自动化检测，通常由专用且昂贵的系统提供支持。

从更宏观的角度看#

虽然图像处理、计算机视觉和机器视觉密切相关，但各自承担着不同的职责。图像处理在像素层面增强和操控图像，因此非常适合图像重建等任务。

另一方面，计算机视觉更进一步，赋予计算机理解和解读视觉数据的能力。它对于人脸识别和自动驾驶汽车等应用至关重要。此外，机器视觉专门用于工业应用，能够自动执行检测和质量控制等工业流程。

通过了解这些技术及其差异，你可以为自己的应用选择最合适的技术，从而提高效率并取得更好的结果。

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