什么是计算机视觉？它与图像处理有何不同？
参考回答
计算机视觉是让计算机能够像人类一样“看”和理解图像或视频的技术。它涉及从图像中提取有用的信息，以便计算机能够做出决策或执行任务。计算机视觉包括图像识别、目标检测、图像分割等任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等领域。
与图像处理不同，图像处理主要关注对图像进行操作和改善，如去噪、增强、压缩等，目标是改进图像的质量。而计算机视觉更关注从图像中理解和提取信息，使计算机能够识别和解释图像中的对象或场景。
详细讲解与拓展
- 计算机视觉的基本定义和任务：
计算机视觉是研究如何让计算机“看”和“理解”图像或视频的学科，具体包括以下任务：- 图像分类：将图像归入特定类别。例如，给定一张狗的图片，计算机识别并分类为“狗”。
- 目标检测：识别图像中的不同物体，并给出其位置（通常是用矩形框标注）。例如，在一张街景图像中检测并标记出所有的行人、汽车等。
- 图像分割：将图像分成若干个区域，每个区域代表一个对象或部分对象，能够进行更细粒度的识别。例如，分割出图像中的“人脸”区域和“背景”区域。
- 场景理解：理解一张图像中的所有元素，并根据上下文进行推理。例如，在餐桌上识别出“盘子”，“餐具”，并推断出这可能是一顿饭的场景。
- 图像处理的基本定义：
图像处理主要关注如何处理和优化图像的质量，涉及的技术包括：- 图像去噪：去除图像中的噪点，使其更加清晰。
- 图像增强：通过调整亮度、对比度等来改善图像的视觉效果。
- 边缘检测：通过计算图像中亮度变化较大的地方来检测物体的边缘。
- 图像压缩：减少图像的存储空间，但尽可能保留其质量。
- 滤波：通过使用不同的滤波器来模糊或锐化图像。
- 计算机视觉与图像处理的主要区别：
- 目标不同：
- 图像处理的目标是对图像进行各种操作和修改，改善图像质量或者压缩图像。它不关心图像的内容，只关心如何使图像更加清晰、简单或者压缩。
- 计算机视觉的目标是从图像中提取有用的信息，理解图像的内容，进而做出决策或执行任务。它关心图像的内容和图像中的物体、场景等。
- 目标不同：
- 任务不同：
- 图像处理的任务通常是基于算法来改变图像本身，诸如去噪、模糊、增强等。
- 计算机视觉的任务则侧重于对图像内容的理解，包括识别图像中的物体、检测目标、场景分析等。
- 图像处理在计算机视觉中的作用：
虽然计算机视觉和图像处理有着不同的目标，但图像处理是计算机视觉的基础步骤之一。计算机视觉中的很多任务（如目标检测、图像分类等）往往首先需要通过图像处理技术（如去噪、增强、边缘检测等）来提升图像的质量或特征，以便后续的识别与分析。 -
应用实例：
- 计算机视觉：
- 自动驾驶：通过计算机视觉技术，汽车能够实时检测和识别路况、行人、交通标志等。
- 人脸识别：在安防领域，通过计算机视觉识别图像中的人脸，实现身份验证。
- 医疗影像：利用计算机视觉技术分析X光、CT图像，辅助医生发现疾病或异常。
- 图像处理：
- 照片美化：图像处理技术常用于照片编辑软件中进行美化、滤镜添加等。
- 图像压缩：压缩图像以节省存储空间，广泛应用于图片传输和网络应用中。
- 计算机视觉：
总结
计算机视觉与图像处理在任务和目标上有所不同。图像处理关注的是图像的质量优化和操作，如去噪、增强、压缩等；而计算机视觉则关注如何从图像中提取、理解信息，以执行识别、分类、检测等任务。尽管如此，图像处理技术为计算机视觉提供了必要的基础和工具，二者常常密切配合，共同推动图像分析和理解的应用发展。