一文读懂AI计算机视觉技术 _视觉技术

人工智能原本只是人类一个美好的想象，没想到，它却成为了21世纪最热的话题之一。
随着近几年人工智能的发展，已经逐渐渗透到了各个领域，比如：医疗、教育、机械自动化、个性化推荐、信息安全、图像识别等等......
也正因为如此，很多准备入门 AI 的新手，都会面临一个共同的问题：AI 应用方向么多，到底该选择哪个？哪个才是最适合自己的？
在人工智能的众多细分领域中，有一个入门门槛相对较低、模型成熟但人才缺口大的方向——计算机视觉（Computer Vision）。
1 基于计算机视觉开发的产品如果你了解计算机视觉，并细心观察，会发现其实它早已成为人们日常生活的一部分了。计算机视觉的应用已经被越来越多的公司部署在自身的产品中，举几个比较前沿的例子：
Facebook “反人脸识别”
扎克伯格提过Facebook将来三大主要发展方向，人工智能就是其中之一，并为此设立了FAIR（Facebook AI Research）。
去年， FAIR针对世界上有关人脸识别技术的滥用事件（AI换脸），开发了一套适用于视频、现场直播等场景的“去识别化”’技术——反人脸识别。

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该技术将一个对抗自编码器与一个训练过的面部分类器配对，以使人的面部稍微扭曲，从而在迷惑面部识别系统的同时，又能维持一个人们可以认出来的自然样貌。
虽然Facebook还不打算在其任何商业产品中使用这项技术，但这项技术在很多场景中是有益的，比如保护个人隐私。
Amazon Go
Amazon Go 是计算机视觉试图对零售行业进行改革的尝试。
它所实现的功能是：顾客进入商店，闸机读取顾客的二维码，选择所需商品，离开商店，不用排队结账。

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其核心技术基于一种无线射频识别技术的系统——它能识别用户从货架上取货的动作，随后将数据同步到用户的手机中。用户在穿过特别设置的“交易区”（transition area）后，系统会自动识别，算出花销，然后从亚马逊账户中扣款；另外，这套系统还能利用顾客的购买记录，来分析用户偏好，然后调整相应的货物位置和库存。
哎，不知道超市收银员们听了怎么想？
微软 InnerEye
医疗行业当然也少不了计算机视觉的应用。
微软有一款处理医学图像的产品——InnerEye ，其基于计算机视觉和机器学习技术，帮助放射科医生、肿瘤专家和外科医生处理放射图像。其主要目的是从恶性肿瘤的 3D 图像中准确识别出肿瘤。

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随着计算机视觉技术的引入，现代医疗系统必将实现突破性的发展，风险低、创伤性小的手术方案在未来也将成为可能。
2 入门计算机视觉必知的技术“工欲善其事必先利其器” ，尽管计算机视觉是人工智能中相对入门门槛较低的方向，但作为CV新人，你至少要掌握以下必备技能：
1.编程基础
推荐Matlab ， Python ， C++ ，最好熟悉其中2种。
2.数学基础
了解微积分，概率学、矩阵论、线性代数等。
3.专业工具OpenCV
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个非常强大的学习资料库，为初学者们降低了计算机视觉的学习门槛。
4.图像处理的基础知识
图像处理（Image Processing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
5.模式识别的基础知识
模式识别（Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。
有了以上基础，你算是半只脚踏进了计算机视觉的大门，但是离找一份相关的工作还有所差距。企业看重的是技术的落地效益，所以，初学者们还需要在计算机视觉的应用方面花功夫。