幾乎在每個計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用都要解決一系列相同的問題。這些經(jīng)典的問題包括:識別一個計算機視覺,圖像處理和機器視覺所共有的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體,圖像特征或運動狀態(tài)。這一問題通??梢酝ㄟ^機器自動解決,但是到目前為止,還沒有某個單一的方法能夠***的對各種情況進行判定:在任意環(huán)境中識別任意物體?,F(xiàn)有技術(shù)能夠也只能夠很好地解決特定目標的識別,比如簡單幾何圖形識別,人臉識別,印刷或手寫文件識別或者車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中,具有指定的光照,背景和目標姿態(tài)要求。有不少學(xué)科的研究目標與計算機視覺相近或與此有關(guān)。徐匯區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計好處
視覺數(shù)字化,在零售業(yè)的線上與線下,將所有呈現(xiàn)在屏幕終端(顯示器、手機、PAD)的商品展現(xiàn)的視覺設(shè)計形式(海報、詳情、大圖、輪播等)進行數(shù)字化的過程,稱之為視覺數(shù)字化。通過對視覺設(shè)計(海報,詳情頁等)中的設(shè)計元素的拆分,基于動態(tài)的HTML圖層疊加來模擬圖文設(shè)計的全過程。在美工機器人的HTML渲染結(jié)構(gòu)中,技術(shù)可以采用多圖層疊加、任何幾何形狀的切割、蒙版等形式實現(xiàn)任意設(shè)計排版。例如一張海報可以被分割成底圖、色塊、矢量幾何圖案、文字等模塊。這種操作方法就是將原先被認為是固定模塊內(nèi)容的設(shè)計區(qū)域數(shù)字化。技術(shù)運用:視覺數(shù)字化目前應(yīng)用于服裝類電商產(chǎn)品詳情頁面,以及線下門店的智能屏幕終端、企業(yè)官網(wǎng)、APP、微商城等非商品詳情的區(qū)域。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計聯(lián)系方式不難想象,具有視覺的機器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學(xué),更進一步的說,就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。作為一個科學(xué)學(xué)科,計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù),試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。這里所指的信息指Shannon定義的,可以用來幫助做一個“決定”的信息。因為感知可以看作是從感官信號中提取信息,所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統(tǒng)從圖像或多維數(shù)據(jù)中“感知”的科學(xué)。
識別的幾個具體應(yīng)用方向:基于內(nèi)容的圖像提?。涸诰薮蟮膱D像**中尋找包含指定內(nèi)容的所有圖片。被指定的內(nèi)容可以是多種形式,比如一個紅色的大致是圓形的圖案,或者一輛自行車。在這里對后一種內(nèi)容的尋找顯然要比前一種更復(fù)雜,因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征,而后者則涉及一個抽象概念(也可以說是高級的視覺特征),即‘自行車’,顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估:對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如:對機器臂姿態(tài)和位置的評估。光學(xué)字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別,通常的輸出是將之轉(zhuǎn)化成易于編輯的文檔形式。鑒別:識別辨認單一物體本身。例如:某一人臉的識別,某一指紋的識別。
為了有效地傳達思想概念,美學(xué)形式與功能需要齊頭并進,通過直觀地傳達關(guān)鍵的方面與特征,從而實現(xiàn)對于相當稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而,設(shè)計人員往往并不能很好地把握設(shè)計與功能之間的平衡,從而創(chuàng)造出華而不實的數(shù)據(jù)可視化形式,無法達到其主要目的,也就是傳達與溝通信息。數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計圖形密切相關(guān)。當前,在研究、教學(xué)和開發(fā)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關(guān)鍵的方面?!皵?shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語實現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。這里所指的信息指Shannon定義的,可以用來幫助做一個“決定”的信息。黃浦區(qū)一站式數(shù)字視覺設(shè)計好處
另一個具有重要意義的領(lǐng)域是神經(jīng)生物學(xué),尤其是其中生物視覺系統(tǒng)的部分。徐匯區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計好處
但由于圖像數(shù)據(jù)的特有屬性,很多計算機視覺中發(fā)展起來的方法,在單元信號的處理方法中卻找不到對應(yīng)版本。這類方法的一個主要特征,便是他們的非線性以及圖像信息的多維性,以上二點作為計算機視覺的一部分,在信號處理學(xué)中形成了一個特殊的研究方向。除了上面提到的領(lǐng)域,很多研究課題同樣可被當作純粹的數(shù)學(xué)問題。例如,計算機視覺中的很多問題,其理論基礎(chǔ)便是統(tǒng)計學(xué),比較好化理論以及幾何學(xué)。如何使既有方法通過各種軟硬件實現(xiàn),或說如何對這些方法加以修改,而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度,是現(xiàn)今電腦視覺領(lǐng)域的主要課題。徐匯區(qū)創(chuàng)新數(shù)字視覺設(shè)計好處
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