尽管早期的计算机视觉实验始于20世纪50年代，并且它在20世纪70年代首次被商业化用于区分打字和手写文本，但今天计算机视觉的应用却呈指数级增长。2022年，基于计算机视觉及硬件市场是有望达到$ 48.6十亿。即使您并不总是能够识别部署技术的时间和地点，您也可以定期体验计算机视觉，这是日常生活的一部分。以下是计算机视觉，工作原理以及当今实践中的七个惊人例子。
计算机和机器视觉的7个惊人的例子在实践中
计算机视觉是人工智能的一种形式，计算机可以“看到”世界，分析视觉数据，然后从中做出决策或了解环境和情况。计算机视觉发展背后的驱动因素之一是我们今天生成的数据量，然后用于训练和提高计算机视觉效果。我们的世界拥有来自我们移动设备内置摄像头的无数图像和视频。但是，虽然图像可以包括照片和视频，但它也可以指来自热传感器或红外传感器以及其他来源的数据。随着大量的可视化数据(每天在线共享超过30亿张图像)，分析所需的计算能力数据现在可以访问并且更实惠。随着计算机视觉领域的发展，新的硬件和算法越来越多，因此具有对象识别的准确率。在不到十年的时间里，今天的系统从50%开始就达到了99%的准确率，使得它们在快速响应视觉输入方面比人类更准确。
计算机视觉如何运作？
实现人工智能的所有功能的关键组件之一是为机器提供视觉能力。为了模仿人类视线，机器需要获取，处理和分析并理解图像。由于神经网络可以实现迭代学习过程，因此实现这一里程碑的巨大增长。它从精选数据集开始，其中包含有助于机器学习特定主题的信息。如果目标是识别猫的视频，就像谷歌一样在2012年，神经网络使用的数据集需要有猫的图像和视频以及没有猫的例子。每个图像都需要使用指示正确答案的元数据进行标记。当一个神经网络通过数据和信号运行时，它发现了一个带有猫的图像;这是收到的关于它是否正确有助于改进的反馈。神经网络使用模式识别来区分图像的许多不同部分。这些机器从上传的数百万张图片中学习，而不是程序员定义制作猫的属性，如尾巴和胡须。
