这是我见过把“计算机视觉”讲的最清楚的！

人工智能、计算机视觉这些词汇从虚无缥缈到逐渐进入每个人的工作和生活，正如人类认知中的所有研究学科，无数研究人员花费数十年光阴，但依旧给不出一个明确的定义。计算机视觉可以说是一种概念，于此相关的概念还有视觉感知与认知、图像解析和视频解析等。这些概念有一定的关联性，在应用上也比较统一，但其本质有很大的区别。我们普遍认为，计算机视觉等于是“让机器具备自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力，可以理解为给机器一双眼睛。但是物种具有多样性，不同物种之间的视觉能力存在差异，所以这种广义视觉定义是包罗万象的，需要承认早年间的计算机视觉研究是缺乏实用内容的。在实际应用上，计算机视觉就的研究方向在于视觉感知问题上，现在的目标是对环境的表达和理解，关键问题在于怎么对输入的图像和视频数据进行组织，对人物和情景进行有效识别，从而可以对输入内容给予明确解释。

简单来说，计算机视觉是以图片和视频为输入，以对条件的表述和理解为目标，研究信息组织、人物和场景识别、从而对事件进行诠释的学科。直到现在，计算机视觉的研究主要还是在这个比较初级的阶段，后续的研究目标肯定会更广泛，比如对于事件进行解释。即使是这样，计算机视觉对于人类生活的影响也不可小觑，在日常生活中，不难发现计算机视觉已经有了广泛的应用。

举个简单的例子，近十年来，我国支付领域变革速度所有人都有目共睹，从原始的货币支付到二维码支付再到现在逐渐普及的刷脸支付，可以明显感觉到支付领域是往更安全、更便捷的方向在进步。实际上这是人工智能模式识别下计算机视觉技术的高速发展所带来的的结果，而计算机视觉技术中不单单针对于人脸识别，所应用的领域也远不止线上支付。

当然，如果计算机视觉技术仅仅用在刷脸上未免过于狭隘，目前在研究类别中，可以将计算机视觉分为多个方向：

人脸识别：首当其中的自然是人脸方面的研究，这也是在生活中应用最多的方向，世界上没有两片同样的树叶，每张人脸自然也存在差异性。在这个方向中的研究中，解决了人脸匹配与检测的问题，因此人们在日常消费、办理证件、场所同行等方面都可以用此技术来进行身份验证，至少能够有效提升办事效率。

图像重构：这个词可能没有图像修复常用，例如当老旧照片出现缺失、划痕、或者是模糊，就可以使用图像重构技术，采用数据集来认为修复照片。

图像分类：这个比较好理解，顾名思义就是让机器辨认图片中的景物属于什么东西。实际应用中可以处理的事件类型很多，比如判断图片中是否有某个人或物，判断图片中是什么物种，判断图片中的物品是什么品牌。

风格迁移：在艺术领域，计算机视觉也有它独特的应用，当人们需要讲某种风格的画作转换成其他风格的时候，就可以采用大量数据进行比对，计算机自动完成风格替换。

自动驾驶：使用感知模块将地图记录并生成，之后进行车辆定位和三维视觉重建，让车辆对道路形成充分理解，可以让车辆无需驾驶员做出正确的动作。

计算机视觉的应用领域绝对不仅限于此，其他方向例如为图片自动生成描述、反过来用文字生成图片，还有识别人和动物的肢体动作，总之在交通、医疗、商务等方面都有一定的实用价值。许多人认为，计算机视觉技术目前能够做到事情类型多，但是过于“简单”。必须承认CV目前还处于发展阶段，近年来在任务上不断有所革新，但需要解决的问题依然很多。道路虽曲折，前景却光明，至于我，对于科技的发展一定会抱有信心和期望。