探索图像处理、计算机视觉与机器视觉

AI 可以用来分析各种数据。在处理图像和视频等视觉数据时，这就属于图像分析的范畴，其中涉及多种技术。图像处理、computer vision 和 machine vision 使计算机能够通过分析图像和视频帧来观察并理解世界。尽管这三项技术看起来很相似，但它们之间的关键差异使其适用于各种应用。图像处理侧重于操作和增强图像及视频帧，而 computer vision 更进一步，利用这些 processed images 来帮助计算机解释和理解其内容。另一方面，machine vision 则将 computer vision techniques 专门应用于工业场景，例如用于 inspections and quality control 任务。

图 1。用于分析视觉数据的关键技术。

这三个领域在多个行业实现了各种应用，例如医疗保健、制造业和农业。在本文中，我们将探索图像处理、计算机视觉和机器视觉，并讨论它们的区别。我们还将介绍它们的工作原理以及在各行各业中的应用方式。让我们开始吧。

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让我们从计算机视觉和机器视觉背后的基础技术开始：图像处理。它涉及使用算法来处理和增强数字图像，调整亮度、对比度、色彩平衡等参数，或者过滤噪声，从而为更高级的分析和解读做好准备。

让我们来看看它是如何工作的。图像处理通过将图像分解为单个像素，然后操纵这些像素来实现预期效果。例如，为了提高图像亮度，算法可能会增加每个像素的强度。同样，为了检测边缘，它可能会寻找像素值的突变。通过将数学运算和算法应用于这些像素，图像处理可用于增强图像质量、提取信息或创建新图像。

图像处理技术对于数据处理和创建清晰、高质量的图像数据集也至关重要，并有助于计算机视觉和机器视觉系统准确地进行分析。像 OpenCV 和 MATLAB 这样的库提供了强大的框架，使各领域的开发人员和研究人员都能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（Filtering）： 滤波用于通过平滑变化和畸变来降低图像中的噪声水平。一些常见的滤波器包括用于模糊处理的高斯滤波器，以及用于去除表现为随机黑白像素的“椒盐噪声”的中值滤波器。
• 边缘检测（Edge detection）： 它用于通过检测像素强度的剧烈变化来识别图像中物体的边界。医学成像等应用利用边缘检测来勾勒器官和肿瘤的结构。
• 阈值处理（Thresholding）： 图像处理中的阈值处理涉及通过设置阈值将灰度图像转换为二值图像。高于阈值的像素变为白色 (1)，低于阈值的像素变为黑色 (0)。

图 2。阈值处理前后的灰度图像。

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图像修复是图像处理应用的一个绝佳例子。它涉及恢复随时间退化的图像。滤波和降噪等技术被用于去除标记、划痕、污迹、磨损和破损，并将退化的图像恢复到原始质量。图像修复在低质量或损坏的图像（如旧照片）情况下特别有用。

图 3。 图像处理可用于修复受损的旧照片。

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与侧重于改变和增强图像的图像处理不同，计算机视觉赋予了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物。它模拟人类视觉，并尝试复制我们理解周围事物的方式。

计算机视觉可用于自动化监控等任务。它在面部识别、医学成像和自动驾驶汽车等领域也有广泛的实际应用。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的特征和模式。各行各业随后会使用这些训练好的模型（例如 Ultralytics YOLOv8）来执行诸如目标检测和目标跟踪等任务。

图 4。 使用 Ultralytics YOLOv8 进行目标检测的示例。

例如，特斯拉等自动驾驶汽车使用计算机视觉在现实世界中导航。车载摄像头拍摄的素材通过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情况和周围环境至关重要。另一个有趣的应用是面部识别。计算机视觉可用于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面部数据库进行对比，来分析和识别图像中的面部特征。

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机器视觉用于工业环境，例如大型制造工厂或生产设施，应用于确保产品质量、检查成品标签和条形码的准确性等任务。机器视觉是计算机视觉的一个专业分支，依赖耐用的硬件在恶劣条件下有效运行。由于这些系统集成在工业应用中，高速度和实时准确性必不可少。

让我们看看它的工作原理。首先，使用一个或多个高分辨率摄像头收集数据。这些摄像头可能还包括红外线或热成像等专用功能。然后，使用计算机视觉技术对收集的数据进行分析，以提取所需信息。根据具体的应用，提取的信息通常包括物体识别、形状、尺寸、运动、模式以及场景中存在的任何异常情况等细节。

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制造生产线上的质量控制确保只有高质量的产品才能送达客户手中，从而提高客户满意度并增加利润。传统方法往往依赖人工检查，这既费时又容易出错。质量控制不力还可能导致生产延迟和经济损失，影响公司声誉。一个极佳的解决方案是借助机器视觉自动化执行表面检查、标签验证和物体定位等任务。

例如，在制药行业，产品质量至关重要，且有严格的法规强制执行以保持高标准。机器视觉可用于确保泡罩包装中包含正确数量的药片，验证每个包装是否有确切的数量，例如 10 片装的包装中正好有十片药。像 YOLOv8 这样的计算机视觉模型可用于通过目标检测来识别和计数药片。

图 5。机器视觉可用于制药行业的质量控制。

然而，需要注意的是，在使用机器视觉时有一些限制需要考虑。机器视觉系统通常需要极佳的光照条件来照亮工业环境中的产品。还需要高质量的摄像头、处理器和硬件加速器来捕捉数据并加速分析过程。由于这些系统是专门为工业环境中的实际任务而设计的，其设置成本可能较高。

Link to this section图像处理、计算机视觉和机器视觉的关键区别#

现在我们已经分别讨论了这三项技术并查看了一些应用，让我们更仔细地进行对比。

图 6。 图像处理、计算机视觉和机器视觉的并排比较。

图像处理最适合调整亮度或噪声过滤等任务，这些任务所需的计算能力较低，且不需要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见解并处理复杂场景，但它需要更多的计算资源且更复杂。与此同时，机器视觉专为工业用途而定制，例如自动检查，并通常由专业且昂贵的系统提供支持。

Link to this section纵观全局#

虽然图像处理、计算机视觉和机器视觉密切相关，但它们各自服务于不同的目的。图像处理在像素级别增强和操作图像，使其在图像重建等任务中非常有用。

另一方面，计算机视觉更进一步，赋予计算机理解视觉数据并赋予其意义的能力。它对于面部识别和自动驾驶汽车等用例至关重要。此外，机器视觉专门用于工业应用。它实现了检查和质量控制等工业流程的自动化。

通过了解这些技术及其区别，你可以为你的应用选择最合适的技术，从而提高效率并获得更好的结果。

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