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。对于图像和视频等视觉数据，这属于图像分析领域，涉及多种技术。图像处理、计算机视觉和机器视觉让计算机能够通过分析图像和视频帧来观察并理解世界。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。图像处理侧重于修改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并理解其中的内容。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。

这三个领域在许多行业中支持各种应用，例如医疗保健、制造业和农业。本文将探讨图像处理、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在各行业中的应用。现在开始吧。

什么是图像处理？#

先从计算机视觉和机器视觉背后的基础技术——图像处理——说起。图像处理通过算法修改和增强数字图像，调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，或滤除噪声，为后续更高级的分析和解读做好准备。

我们来看看它的工作原理。图像处理会将图像分解为单个像素，然后对这些像素进行处理，以实现所需效果。例如，为了提高图像亮度，算法可能会增强每个像素的强度。同样，为了检测边缘，算法可能会查找像素值的突变。通过对这些像素应用数学运算和算法，图像处理可以提升图像质量、提取信息或创建新图像。

图像处理技术对于数据处理以及创建清晰、高质量图像的视觉数据集也至关重要，并能帮助计算机视觉和机器视觉系统准确分析这些图像。OpenCV 和 MATLAB 等库提供了强大的框架，让开发者和研究人员能够在各种领域中使用这些图像处理技术。

以下是一些常用的图像处理技术：

• 滤波：滤波通过平滑图像中的变化和失真来降低噪声。一些常见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白色和黑色像素。
• 边缘检测：边缘检测通过发现像素强度的急剧变化来识别图像中目标的边界。医学成像等应用会使用边缘检测勾勒器官和肿瘤的结构。
• 阈值化：图像处理中的阈值化是通过设定阈值，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. 阈值化前后的灰度图像。

探索图像处理的一种应用#

图像修复是图像处理应用的一个典型例子。它旨在恢复随时间推移而退化的图像。人们会使用滤波和降噪等技术去除标记、划痕、污渍和磨损，让退化的图像恢复到原有质量。图像修复在图像质量较低或已受损的情况下尤其有用，例如修复老照片。

图 3.图像处理可用于修复受损的旧图像。

什么是计算机视觉？#

图像处理侧重于修改和增强图像，而计算机视觉则赋予计算机观察并理解现实世界的能力。许多应用会使用计算机视觉来识别和理解图像或视频帧中的目标与人物。它模拟人类视觉，并尝试复现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。它还有许多实际应用，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，从大规模图像数据集中提取并识别复杂特征和模式。随后，各行各业会使用这些训练好的模型，例如 Ultralytics YOLOv8，来执行目标检测和目标跟踪等不同任务。

图 4.使用 Ultralytics YOLOv8进行目标检测的示例。

例如，Tesla 等自动驾驶汽车会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经过计算机视觉处理。计算机视觉任务，例如目标检测与跟踪和分割，对于理解交通状况及周围环境至关重要。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捕捉人脸、识别关键特征并将其与存储的人脸数据进行比对，来分析并识别图像中的面部特征。

什么是机器视觉？#

机器视觉应用于工业环境，例如大型制造工厂或生产设施，可用于确保产品质量、检查成品标签和条形码是否正确等。机器视觉是计算机视觉的一个专门分支，依赖耐用的硬件在严苛环境中有效运行。由于这些系统集成在工业应用中，因此高速和实时准确性至关重要。

我们来看看它的工作原理。首先，使用一台或多台高分辨率摄像头采集数据。这些摄像头还可能配备红外或热成像等专用功能。随后，使用计算机视觉技术分析采集的数据，提取所需信息。根据具体应用，提取的信息通常包括场景中的目标识别、形状、尺寸、移动、模式以及任何异常情况等细节。

了解机器视觉的一种应用#

制造生产线上的质量控制可以确保只有高质量产品到达客户手中，从而提高客户满意度和利润。传统方法通常依赖人工检查，既耗时又容易出现人为错误。质量控制不佳还可能导致生产延误和经济损失，损害公司的声誉。借助机器视觉自动执行表面检测、标签验证和目标定位等任务，是一种出色的解决方案。

例如，在制药行业，产品质量至关重要，并且受到严格监管，以确保达到高标准。机器视觉可用于确保泡罩包装中的药片数量正确，例如检查每板 10 粒的包装中是否正好有十粒药片。像 YOLOv8 这样的计算机视觉模型可用于识别并通过目标检测统计药片数量。

图 5。机器视觉可用于制药行业的质量控制。

不过，使用机器视觉时也要注意一些局限性。机器视觉系统通常需要出色的照明条件，以便在工业环境中照亮产品。采集数据并加快分析过程还需要高质量摄像头、处理器和硬件加速器。由于这些系统专为工业环境中的实际任务设计，因此直接结果之一就是部署成本可能很高。

图像处理、计算机视觉和机器视觉的主要区别#

现在我们已经分别讨论了这三种技术并了解了一些应用，接下来并排对比一下它们。

图 6.图像处理、计算机视觉和机器视觉的并排对比。

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洞察并处理复杂场景，但需要更多计算资源，系统也更复杂。与此同时，机器视觉针对自动检测等工业应用量身打造，通常需要专用且成本较高的系统支持。

纵观全局#

图像处理、计算机视觉和机器视觉彼此密切相关，但各自用途不同。图像处理在像素级增强和修改图像，非常适用于图像重建等任务。

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，可自动执行检测和质量控制等工业流程。

了解这些技术及其差异后，你就能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效果。

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