多亏了人工智能和机器学习，计算机视觉技术得到了升级，使机器可靠的感知变得更加可视化。实际上，这完全与基于计算机的对象视觉处理有关。
什么是机器学习和人工智能中的计算机视觉?
计算机视觉就是简单地感知数字格式的图像和视频的过程。在机器学习(ML)和人工智能计算机视觉是用来训练模型识别特定的模式和存储数据到他们的人工记忆，利用同样的预测结果在现实生活中使用。
在ML和AI中使用计算机视觉技术的主要目的是创建一个不需要人工干预就能工作的模型。整个过程包括获取数据、处理、分析和理解数字图像的方法，以便在真实场景中使用相同的数据。
计算机视觉是如何工作的?
机器学习中的计算机视觉用于深度学习，通过在图像中显示感兴趣的对象的带注释的图像来分析数据集。它可以识别这些模式来理解视觉数据，这些图像被标记为经过监督机器学习算法训练的成千上万的图像。
这一过程取决于各种软件技术和算法的使用，这些技术和算法使计算机能够识别与这些标签相关的所有元素的模式，并在未来做出准确的预测。只有通过机器学习进行图像处理，才能利用计算机视觉。
计算机视觉与图像处理有何不同?
两者都是处理数据和创建模型时使用的人工智能技术的一部分。在计算机视觉中，计算机视觉和图像处理之间的区别有助于从图像或视频中获得高层次的理解。
例如，对象识别是识别图像中对象类型的过程，是一个计算机视觉问题。在计算机视觉中，你接收一个图像作为输入，你可以产生一个图像作为输出或其他类型的信息。
然而，图像处理并不需要如此高水平的图像理解。事实上，它是信号处理的子领域，也适用于图像。例如，如果您有噪声或模糊的图像，然后在图像处理下进行去模糊或去噪，使图像中的对象清晰可见的机器。
图像处理任务包括滤波、噪声去除、边缘检测和颜色处理。在整个处理过程中，您接收一个图像作为输入，生成另一个图像作为输出，可用于通过计算机视觉训练机器。
图片标注的主要目的是开发AI模型
计算机视觉和图像处理之间的主要区别是目标(而不是使用的方法)。例如，如果目标是增强以后使用的图像质量，这称为图像处理。如果目标是像人类一样可视化，比如物体识别、缺陷检测或自动驾驶，那么它就被称为计算机视觉。
计算机视觉在人工智能和机器学习中的应用和作用
计算机视觉的应用科学正在扩展到多个领域。从人工智能开发到机器学习，它在帮助机器识别自然环境中不同类型的物体方面发挥着重要作用。
从简单的家庭作业到识别人脸、探测自动驾驶汽车中的物体，或者在战争中与敌人作战，计算机视觉是唯一让人工智能设备能够高效工作的技术。
计算机视觉在人工智能领域的应用越来越广泛，目前已扩展到汽车、医疗、零售、机器人、农业、无人机等自主飞行、制造等新兴领域。
计算机视觉在精确农业和耕作中的应用
实际上，要创建基于计算机视觉的模型，有标签的数据需要用于监督机器学习。图像标注是一种数据标记技术，用于为计算机视觉创建这样的标记图像。
很多公司为计算机视觉提供数据注释服务，为人工智能和机器学习提供图像注释解决方案。
使用最好的工具和技术渲染高质量的训练数据，允许计算机视觉帮助算法训练模型在现实生活中准确地执行。
