一、什么是計算機視覺？

計算機視覺，其實就是教機器怎么像我們人一樣，用攝像頭看看周圍的世界，然后理解它。比如說，它能認出這是個蘋果，或者那邊有輛車。除此之外，還能把拍到的照片或者視頻轉換成有用的信息，幫我們做決定。整個過程就是為了讓機器能看懂圖像，然后根據(jù)這些圖像來做出聰明的選擇。

二、計算機視覺實現(xiàn)起來難嗎？

人類依賴視覺，找輛汽車輕而易舉，畢竟汽車那么大，一眼就能看出來，所以常誤以為計算機視覺簡單，但實際上，這個過程背后有復雜的視覺處理機制，涉及大腦多通道處理、注意力系統(tǒng)選擇性分析、以及反饋機制的調節(jié)。

大致的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。

所以，機器的方法也是類似，就像搭積木一樣，我們用機器來學習識別圖片，就是一層層地搭建神經(jīng)網(wǎng)絡。最下面的幾層負責找出圖片里最基本的東西，比如邊邊角角或者顏色塊。然后，這些基本特征再被組合起來，形成更復雜一些的特征，就像是用小積木拼成大積木。這樣一層一層地往上，每一層都用下一層的特征來構建更高級的特征。最后，到了最頂層，機器就能根據(jù)這些層層疊加的特征來決定圖片里是啥東西了。

所以要開發(fā)高級的人工智能視覺系統(tǒng)，需要模擬人類的視覺機制，包括大腦、眼睛和感官的協(xié)同工作，這其實是一個非常有挑戰(zhàn)性的任務。

三、學習計算機視覺的挑戰(zhàn)

計算機視覺在實現(xiàn)過程中會受到很多因素的影響，比如：

圖像噪聲

就是指照片里那些亂七八糟、本來不應該出現(xiàn)的斑點或者條紋。這些東西可能是攝像頭不夠好，或者光線太暗，或者是照片在傳過來的時候出了點問題造成的。這些噪聲會讓照片看起來沒那么清楚，質量下降，對計算機視覺來說就像是干擾信號，特別是在計算機要認出照片里是什么東西，或者是要把照片里不同的部分分開來的時候，這些噪聲就特別礙事。

復雜場景下的目標檢測和跟蹤

在那種亂糟糟的環(huán)境里，我們想找的東西可能被其他東西擋住了，或者從我們這個角度看過去，它被遮得嚴嚴實實的。這種情況讓計算機視覺系統(tǒng)非常棘手，因為要在這樣的場景里找到并一直盯著目標，難度不小。

特征難以提取

比如我們日常拍照，無論是在白天還是夜晚拍攝，無論是從正面還是側面，或者是在笑還是在跑，每張照片看起來都會有很大的不同。哪怕你只是把照片旋轉一下，像素也會發(fā)生很大的變化。

所以，盡管這些照片的內容都是一個人，但在像素層面上，它們之間的差異可能非常大。這對于計算機視覺系統(tǒng)來說，要準確地從這些照片中提取出有用的特征，確實是個不小的挑戰(zhàn)。

需要計算的數(shù)據(jù)量巨大

就拿手機隨便拍張照來說，照片的分辨率可能是1000像素寬乘以2000像素高。每個像素點都有紅、綠、藍三個顏色通道，所以一張照片就有1000乘以2000再乘以3，等于600萬個數(shù)據(jù)點。也就是說，光是處理一張照片，就得搞定600萬個參數(shù)。要是考慮到現(xiàn)在越來越流行的4K視頻，那數(shù)據(jù)量更是驚人，你就能想象這背后的計算量有多大了。

四、計算機視覺的 7 大應用方向

圖像分類

簡單來說，就是計算機視覺里的一個任務，目的是讓計算機能夠識別出一張圖片里主要是什么。這就像是給圖片貼標簽，告訴計算機這張圖片代表的是什么類別的東西。

比如，你給計算機一張圖片，它能夠識別出這是一張“狗”的圖片，而不是“貓”?；蛘?，它能判斷出這是一張“日落”的風景照，而不是“城市街景”。

這個過程就像是我們人類看圖說話一樣，計算機通過學習大量的圖片樣本，逐漸學會如何根據(jù)圖片里的特征來判斷圖片屬于哪個類別。這樣，計算機就能像人類一樣，對圖片進行分類和識別了。

目標檢測

目標檢測，就是計算機視覺中的一個技術，它能讓電腦在圖片或者視頻里找出我們指定的東西，并且準確地指出這些東西在畫面上的哪個位置。這不僅僅是認出圖片里有什么，還要能指出這些東西具體在哪兒，就像是給圖片里的目標畫個小圈圈或者打個小叉叉。

語義分割

就是讓計算機能夠理解圖片中的每一個像素是屬于哪個類別的。這就好比是給圖片中的每一小塊地方都貼上一個標簽，告訴電腦這里是天空、那里是建筑物、這邊是個人。

語義分割的過程通常包括三個步驟：首先是分類，確定圖片中的對象是什么；然后是定位，找到這些對象在圖片中的位置；最后是分割，將這些對象從圖片中分離出來 。這項技術的核心在于它能夠處理像素級別的細節(jié)，為每個像素分配一個語義標簽，從而實現(xiàn)非常精確的圖像理解。

實例分割

實例分割是一種計算機視覺任務，它要求模型不僅要識別出圖像中的對象，還要區(qū)分對象的不同實例，并對每個實例的每個像素進行標記。這就像是在圖像中進行“精細的切割”，不僅要認出圖像里都有啥，還要給每個東西都標上名字，哪怕是長得差不多的東西也得區(qū)分開。

實例分割可以看作是目標檢測和語義分割的結合體。目標檢測負責找出圖像中的對象并確定它們的位置，而語義分割則負責識別圖像中每個像素的類別。實例分割則更進一步，它不僅要識別出每個像素的類別，還要區(qū)分出同一類別中不同的實例。

人體關鍵點檢測

就是用電腦來識別圖片或視頻里人的身體上特定的點，比如肩膀、肘部、手腕、髖關節(jié)、膝蓋和腳踝這些部位。這些點就像是人體的“關節(jié)”，它們在人體動作中扮演著重要的角色。

場景文字識別

就像是給電腦裝上了一雙能看懂文字的眼睛，讓電腦能夠在照片或者視頻里識別出文字，不管是路標上的指示牌、書籍的封面，還是菜單上的文字，電腦都能把它們“看”懂，并且轉換成電子文本。

目標跟蹤

目標跟蹤就是讓計算機能夠鎖定這個人或車，不管他們怎么動，電腦都能在每一幀畫面里找到他們，就像用鼠標點著他們不放一樣。

在體育比賽中，可以用來追蹤運動員的動作；在交通監(jiān)控中，可以跟蹤車輛的流動；或者在電影制作中，可以用來制作特效，讓電腦生成的圖像能夠跟著真實的演員或物體移動。

如上文所見，計算機視覺確實是人工智能領域中一個非常關鍵的分支，我們生活在一個視覺信息爆炸的時代，照片、視頻無處不在，能夠從這些數(shù)據(jù)中提取有用信息的技術當然非常有價值。計算機視覺CV崗，也是招聘網(wǎng)站人工智能算法工程師最熱門的一個招聘方向。你可能已經(jīng)在想：“聽著是不錯，但我怎么才能掌握這門技術并把它應用于實際工作中呢？”這就是我們推出人工智能課程的原因，就是想幫你把這高大上的知識，變成你手里實實在在的技能。

五、計算機視覺體系化學習路線圖

下圖是華清遠見整個人工智能體系課的學習路徑，主要包括前期的基礎課程、機器學習和深度學習的通用算法課程、不同AI應用領域的高級算法課程（包括計算機視覺、自然語言處理、大模型等）及綜合項目實戰(zhàn)課程。整體全體系課程是面向企業(yè)招聘，覆蓋了90%AI崗位技能。

對于想學習計算機視覺的同學，可以重點學習下圖紅框和綠框的課程內容，其中紅框部分是計算機視覺相關核心技術點，綠框部分是學習計算機視覺之前需要掌握的一些基礎知識。按照下圖順序，即可完成計算機視覺從零基礎入門到項目實戰(zhàn)的完整學習。

所以我們的計算機視覺人工智能課程從基礎課程+核心課程+項目課程出發(fā)詳細講解，通過算法原理講解+編程代碼實現(xiàn)+項目案例實戰(zhàn)的優(yōu)勢，幫助學生真正掌握計算機視覺技術。

算法原理講解部分，不同于普遍機構只拿PPT講解或者單方面動畫展示，我們采用圖形化交互的方式，將復雜的算法邏輯轉化為直觀的圖像和交互式模型，把算法分解成組件，隨意拖動，更改參數(shù)，直觀“看到”算法的工作原理和過程，真正的講透、講懂。讓晦澀難懂的算法原理，變得簡單易學！

代碼講解部分，有的機構課程，代碼編程部分講的很少，而我們會為每個算法都搭配對應的程序源碼，一行一行帶你學代碼編程。同時我們通過自動生成Python代碼的方式來輔助教學，根據(jù)實際需求隨時生成和講解代碼，動態(tài)調整參數(shù)，展示代碼的可視化變化，理解算法邏輯如何轉化為實際代碼，并提高學生的編程實踐能力，讓望而卻步的代碼編程，變得簡單易學活用。

項目案例部分，很多機構課程就是在自己電腦上跑跑，我們會針對每個技術點搭配小項目，讓你邊學邊練。還有3D大型綜合場景項目，每個場景里集成了多種算法，項目里每個涉及到的算法都可以單獨調試學習，邊玩邊學，這樣就能更深入地理解每個算法是怎么工作的。

華清遠見深耕人工智能領域多年，花了3年時間精心打磨的人工智能在線實驗平臺，實打實解決了學生學習人工智能算法難、編程難、應用場景難三大痛點，大大降低了人工智能教學的難度，使得學生能夠在一個高效的環(huán)境中學習AI，實現(xiàn)了教育體系與產業(yè)實踐的無縫對接，有效培養(yǎng)了符合現(xiàn)代產業(yè)發(fā)展需求的人工智能人才。

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