计算机视觉助力人工智能。

自动驾驶汽车、交通标志检测、人脸识别和自助结账。计算机视觉结合了所有这些先进的解决方案。计算机视觉允许计算机从原始图像中提取信息，并为更有效的业务数字化开辟了许多机会。让我们来看看计算机视觉如何颠覆各个行业，以及它为帮助业主解决关键业务挑战带来的独特好处。

1:物体检测

通过对输入和输出的深入分析，传统的计算机视觉实现。CV通过边缘检测等图像处理技术，对图像中的物体进行识别和标记。

深度学习框架在计算机科学中的出现导致了经典CV技术(例如基于定义的特征结构)AI驱动图像神经网络分析的巨大变化使图像中的数据提取和分类几乎完全自动化。简而言之，人工智能将编程从图像中删除，取而代之的是监管较少的方法。在这种方法中，计算机解释输入数据并训练自己识别图像的内容。

2:光学字符识别（OCR）

光学字符识别(OCR)它是计算机视觉的独特实现，可以解决各个特定领域的任务。OCR从输入图像中检测和提取字母、数字和其他字符。

3:面部识别

与物体识别类似，人脸识别旨在利用计算机视觉识别图像中的人脸特征。经典的计算机视觉方法使用“Haar-likefeatures”计算面部特征之间的片段，但现代面部识别的实现依赖于人工智能，就像人工智能用于物体识别一样。

4:图像恢复和场景重构

计算机视觉技术还可以恢复严重退化的文件镜头和图像，这可能是一项关键的业务技术。计算机视觉可以帮助处理更多需要重大更改和详细分析的损坏图像，而不是简单地从照片中去除噪点。图像的损坏部分通常通过评估照片广播内容的生成模型填充。

5:估计人体姿势

姿势估计旨在模拟人类的视觉能力，特别是识别图像和视频中的姿势和手势。大型预算电影中出现了一些最早的高级人体姿势估计示例，如彼得·杰克逊的指环王。随着计算资源随着时间的推移而扩大，姿势估计将在许多不同的产品中发挥作用。

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