本文目录导读：
《计算机视觉领域中的人工智能应用与非应用》
在当今科技飞速发展的时代，人工智能在计算机视觉领域有着广泛而深入的应用，计算机视觉旨在让计算机理解和解析图像或视频中的内容，而人工智能技术则为其提供了强大的算法和模型支持，也存在一些不属于人工智能在计算机视觉领域应用的情况。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
属于人工智能在计算机视觉领域的典型应用
1、图像识别
- 人脸识别是最常见的应用之一，通过人工智能算法，计算机可以在复杂的环境中准确识别出不同人的面部特征，在安防监控领域，智能摄像头能够实时识别出可疑人员，这依赖于深度学习算法对大量人脸图像数据的学习和分析，这些算法可以提取人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等，并将其与数据库中的人脸信息进行比对，从而实现精准识别。
- 物体识别也广泛应用于物流、零售等行业，在物流仓库中，智能机器人可以通过计算机视觉识别货物的种类、形状和位置，从而实现高效的货物分拣，在零售商店中，自助结算系统利用计算机视觉识别商品，顾客只需将商品放在指定区域，系统就能快速识别并计算价格。
2、图像分割
- 医学图像分割是人工智能在计算机视觉领域的重要应用，在医学影像中，如CT、MRI图像，人工智能算法可以将不同的组织和器官分割出来，对于肿瘤的检测，算法可以准确地将肿瘤组织从周围的正常组织中分割出来，帮助医生更精确地诊断病情，制定治疗方案，这是通过深度神经网络对大量医学影像数据进行训练，学习不同组织的特征模式来实现的。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
3、视频分析
- 在交通监控方面，人工智能技术可以对视频中的车辆和行人进行行为分析，识别车辆是否违规行驶，行人是否闯红灯等，智能交通系统中的计算机视觉模块利用深度学习算法，能够在复杂的交通场景下实时监测和分析交通参与者的行为，从而提高交通安全和效率。
不属于人工智能在计算机视觉领域应用的情况
1、传统的基于阈值的图像分割
- 在一些简单的图像分割场景中，传统的基于阈值的方法并不属于人工智能的应用，对于一张黑白对比非常明显的图像，如一个黑色背景上的白色圆形物体图像，我们可以通过设定一个合适的灰度阈值，将图像中的像素简单地分为两类：大于阈值的为白色物体部分，小于阈值的为黑色背景部分，这种方法仅仅是基于图像像素的灰度值进行简单的分类，没有涉及到人工智能中的学习、推理等复杂过程，它不需要对大量的数据进行训练，也不需要构建复杂的神经网络模型，只是利用了图像本身的像素值特征和一些基本的数学运算。
2、简单的几何形状检测（非基于AI模型）
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 在某些工程制图或简单的图形处理场景中，检测基本的几何形状（如直线、矩形、圆形等）可以通过传统的计算机图形学算法来实现，而不依赖于人工智能，在一个建筑平面图中，通过扫描线条的连接关系和角度等特征，可以确定墙体（直线）、房间（矩形）等几何形状，这种方法是基于预先定义的几何规则和算法，如霍夫变换（用于检测直线）等，而不是通过人工智能算法从大量数据中学习形状的特征模式。
3、单纯的图像滤波（传统方法）
- 图像滤波是为了改善图像的质量，去除噪声或者增强图像的某些特征，传统的图像滤波方法，如均值滤波、中值滤波等，不属于人工智能在计算机视觉领域的应用，均值滤波是通过计算图像中某个像素邻域内像素值的平均值来替代该像素值，从而达到平滑图像、去除噪声的目的，中值滤波则是取邻域内像素值的中值作为中心像素的值，这些方法是基于像素邻域的简单统计运算，没有利用人工智能中的机器学习、深度学习等技术，它们在一些对图像质量要求不是特别高且不需要复杂语义理解的场景下仍然被广泛使用。
虽然人工智能在计算机视觉领域有着众多令人瞩目的应用，但也不能忽视传统方法在某些特定场景下的作用，它们与人工智能应用相互补充，共同推动着计算机视觉技术的发展。
评论列表