计算机视觉是人工智能的一部分，它使计算机能够从计算机化的图片，视频中获取重要数据，并根据这些数据提出建议。
简单地说，你可以理解，如果人工智能允许计算机思考，那么计算机视觉就会鼓励它们去看、注意到和理解。这是在深度学习和机器学习的帮助下完成的。
计算机视觉用于从能源和公用事业到制造业和汽车的行业，市场正在不断发展。
什么是计算机视觉？
计算机视觉帮助计算机学习数字图像的内容。它帮助计算机像我们的人类视觉一样查看，确定和处理图像，之后，它给出正确的输出。
这个AI子集的主要目标是教机器从像素收集信息。
如今，计算机视觉正被有效地用于监控、自动驾驶汽车、面部识别、运动识别等等。
有几家公司为计算机视觉的进步提供人工智能增长服务。
因此，计算机视觉是使数字世界能够与现实世界交互的现代技术。
“计算机可以看到、听到和学习。欢迎来到未来。
- 戴夫沃特斯
计算机视觉应用
This image is showing applications of computer vision in Healthcare, Agriculture, Insurance, Sports, Banking, Automotive, etc.
计算机视觉的应用
医疗
在我们医疗保健系统的各个部分，计算机视觉已经找到了很好的应用。在医疗保健领域，大多数医疗数据都是基于图像的。
虽然计算机不会完全取代医疗服务教师，但有很好的机会补充常规诊断，这些诊断需要大量的时间和人类医生的技能，但对最终诊断没有实质性的贡献。
通过这种方式，计算机可以填充作为医护人员的辅助工具。在未来，计算机视觉可能会在医疗领域获得更多真正的价值。
计算机视觉在医疗保健中的用例的最佳示例是在COVID-19大流行期间，计算机视觉用于检测患者X射线报告中的肺炎。
计算机视觉在医疗领域使用的其他一些例子是：
癌症检测- 图像检测允许研究人员在癌性和非癌性之间选择轻微的对比度，并将MRI扫描和输入的照片中的信息诊断为恶性或良性。
运动分析 - 姿势估计检查患者运动的计算机视觉应用程序可帮助医生毫不费力地诊断患者，并提高准确性。
疾病进展评分-计算机视觉可用于指定重病患者以指导医疗护理（危重患者筛查）。
肿瘤检测- 使用深度学习的肿瘤检测软件对医疗领域至关重要，因为它可以高精度地检测肿瘤，以帮助医生做出诊断。
农业
随着农业部门开始使用先进技术，它们正在迅速增强。由于需求的增加，手动完成这项工作非常具有挑战性，这就是为什么农业部门正在使用计算机视觉。
计算机视觉有助于进行除草和收割等农业活动。
人工智能驱动的计算机视觉可用于通过扩大产量来改善农业，因为它为农民提供有关生产发展战略，作物福祉和质量，虫子入侵和土壤条件的建议。
这种技术将有助于提高作物的整体质量，并节省时间。
现在，图像分类技术正被用于根据作物的物理参数和特性进行评估和排列，从而自动对作物进行质量控制。
同样，无人机提供的多光谱和高光谱航空图像可以捕获有关土壤和作物状况的确定数据，以帮助筛查农业中的压力和疾病。
机器学习算法有助于检测损坏的产品。
在计算机视觉应用的帮助下，农民现在可以轻松查明杂草和害虫。
因此，这些技术帮助农民采用更有效的生长方法，从而带来更多的利润。
制造业
在制造业中，计算机视觉用于最终产品的质量控制。这可以是家具，鞋子，服装，汽车，快速消费品等。
这主要有助于制造最高质量的产品，因为计算机视觉可以轻松查明人眼无法识别的缺陷。
条形码阅读器使用计算机视觉来跟踪成品。
甚至员工移动和跟踪也可以通过计算机视觉完成。
计算机视觉算法使用数据示例进行训练，以监视人类并在跟踪时对其进行计数。在像COVID-19这样的情况下，当商店允许的人较少时，这种技术非常有用。
此外，在计算机视觉算法的帮助下，可以通过自主分析场景来检测盗窃。
银行业
银行和其他货币机构已经有效地开始执行计算机视觉。
如今，随着欺诈和假币案件的增加，银行业广泛使用计算机视觉。银行系统使用基于AI的答案来识别在客户接触点被引入系统的假币。
有了这些，银行和警察可以更早地追踪假冒产品的来源。
使用计算机视觉，洗净的支票和假支票可以有效地被发现，这对肉眼来说并不完全明显。
银行安全系统使用基于人工智能的软件来识别可疑行为，并密切关注其员工。
一些基金会允许他们的客户使用面部识别进行支票开立账户。
图像处理同样可以用于电子存款，因为客户出示支票正面和背面的图片，然后检查并完成交易。
汽车
计算机视觉正在帮助汽车行业飞得更高。
在计算机视觉技术的帮助下，汽车行业正在开发自动驾驶汽车，自动驾驶汽车的最好例子是特斯拉汽车。该公司表示，其汽车在车辆周围使用八个摄像头进行360度全景。
因此，这些相机使用计算机视觉来渲染汽车周围的道路和交通。
据信，自动驾驶汽车将减少事故，因为人为错误的可能性降至最低。
Waymo是另一个利用计算机视觉的实时应用程序。他们正在努力收紧人们的交通，以谷歌实验室制定的自动驾驶汽车和传感器技术为基础。
计算机视觉将帮助汽车阅读临时路标，并让位于迎面而来的紧急车辆。
因此，计算机视觉的这种应用使其与深度神经网络一起工作，使汽车能够在繁忙的道路上安全行驶。
保险
在保险业，计算机视觉可以通过减少所需的时间并最大限度地减少欺诈事件来简化其操作。
保险公司使用计算机视觉来评估事件的图片，这有助于加快索赔处理程序。
计算机视觉可以完美地区分事件的来源，并将其定性为真实或虚假。它同样可以识别篡改的图片，因此可以分离虚假案例。
计算机视觉在保险中的应用
保险机构正在使用计算机视觉，因为它对他们有利。他们通过不支付假冒案件节省了大量资金。
此外，真实案例的客户也同样从中受益，因为他们获得了快速的解决方案和支出。
简单地说，我们可以说，在保险业，计算机视觉可以分析资产，确定保费，减少欺诈，减少结算时间，减少文书工作，并分析文书工作数据。
体育
计算机视觉在体育产业中扮演着非常重要的角色。
它通过跟踪体育场内观众的参与度和反应以及参加比赛的球队来帮助公司优化数据。
完全自动化的运动制作是通过深度学习构建的，其中包括类似于专业、以人为主导的制作的放大和泛出。
计算机视觉不是使用摄影师，而是被用来辨别球员和球的位置，主要集中在那些依赖于信念中的因素上。
球跟踪是机器学习和深度学习的应用之一，它使球在屏幕上看起来可见。这使得体育新闻播音员的新闻报道更容易。
计算机视觉还有助于跟踪球员，这有助于分析球员的表现，甚至审查他们的技术。
在网球比赛中使用计算机视觉的插图可以在比赛中的一项重要比赛中看到。
在2017年，温布尔登与IBM合作，通过收集来自球员和球迷的信息，例如人群噪音，球员移动和比赛信息，整合了自动视频集锦，捕捉比赛中的重要时刻。
此外，在商业方面，Grégoire Gentil计划了一种袖珍型设备，该设备是在网球比赛中通过使用计算机视觉来区分射门的速度和情况并决定球是否超出边界来完成的。
监视
现代技术正在帮助公共场所的安全，如停车场，公共汽车站，铁路，地铁，道路，高速公路等。
计算机视觉具有用于安全目的的多样化应用程序，例如：
人脸识别
人群检测
人体异常行为检测
非法停车检测
超速车辆检测
这项技术在预防几种类型的事故和加强安全系统方面有很大帮助。
监控中的计算机视觉是一个非常必要的应用，其中监控摄像头在每个公共场所无处不在。
例如，现在零售商可以轻松关注客户的可疑行为。
因此，我们可以在博客的最后说，计算机视觉应用程序的使用在几个行业中有所增加，并且非常有益，人类和机器的这种协作正在将这个世界提升到一个新的水平。
