计算机视觉入门

一、基础知识

1.1 计算机视觉到底是什么？
计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学
更进一步的说，就是使用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一门科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，视图建立能够从图像或者多维数据中获取’信息’的人工智能系统。
1.2 图像
当程序在读取一张图片时，需要考虑以下数据：
高度、宽度
假如一张照片的分辨率为：1920*1080(单位为dpi，全称为 dot per inch)，1920 就是照片的宽度，1080 就是图片的高度。
深度
存储每个像素所用的位数，比如正常RGB的深度就是 2^8 * 3 = 256 * 3 = 768 ， 那么此类图片中的深度为768，每个像素点都能够代表768中颜色。
通道数
RGB图片就是有三通道，RGBA类图片就是有四通道
颜色格式
是将某种颜色表现为数字形式的模型，或者说是一种记录图像颜色的方式。比较常见的有：RGB模式、RGBA模式、CMYK模式、位图模式、灰度模式、索引颜色模式、双色调模式和多通道模式。
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图像中的知识点太多，做基本图像处理，了解以上知识个人感觉可以了。等到以后如果做深入研究，或许有机会做更多的学习
1.3 视频
原始视频 = 图片序列，视频中的每张有序图片被称为“帧(frame)”。压缩后的视频，会采取各种算法减少数据的容量，其中IPB就是最常见的。
码率
数据传输时单位时间传送的数据位数，通俗一点的理解就是取样率，单位时间取样率越大，精度就越高，即分辨率越高
帧率
每秒传输的帧数，fps（有没有一种似曾相识的感觉~~~），全称为 frames per second
分辨率
每帧图片的分辨率
清晰度
平常看片中，有不同清晰度，实际上就对应着不同的分辨率
IPB
在网络视频流中，并不是把每一帧图片全部发送到客户端来展示，而是传输每一帧的差别数据（IPB），客户端然后对其进行解析，最终补充每一帧完整图片
1.4 摄像机
在实际应用当中，基本上都是通过不同种类的摄像机来获取数据，然后发送给服务端（AI Server）进行处理，分类有：
监控摄像机（网络摄像机和模拟摄像机）
行业摄像机（超快动态摄像机、红外摄像机、热成像摄像机等）
智能摄像机
工业摄像机
1.5 CPU和GPU
我想大家肯定是知道，目前很多人工智能计算都迁移到GPU上进行，tensorflow甚至还有cpu和gpu版本，所以其两者的差别和使用方法，这是绕不开的问题。
废话少说，先来上图：
架构上的对比

绿色：计算单元
橙红色：存储单元
橙黄色：控制单元
整体对比

Cache、Local Memory ： CPU > GPU
Threads（线程数）：GPU > CPU
Registers（寄存器）：GPU > CPU
SIMD Unit（单指令多数据流）：GPU > CPU
CPU在设计上，低延迟，可是低吞吐量，CPU的ALU（算数运算单元）虽然少，可是很强大，可以在很少的时钟周期内完成算数计算，或许数量少，就可以任性的减少时钟周期，所以其频率非常高，能够达到1.532 ~ 3 （千兆，10的9次方）。
大缓存容量、复杂的逻辑控制单元也可以减低延迟。

GPU在设计上，高延迟，可是高吞吐量。GPU的特点是有很多的ALU和很少的cache. 缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram（因为需要访问的数据保存在dram中而不是cache里面），获取数据后cache会转发这个数据给对应的线程，这个时候是数据转发的角色。但是由于需要访问dram，自然会带来延时的问题。
Cuda (Compute Unified Device Architecture)
是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，采用并行计算架构，是GPU能够解决复杂的计算问题。包含了CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎。
安装教程自行搜索脑补就行。
1.6 编程语言 + 数学基础
python
推荐作为入门语言，简单容易上手，需要了解一些库：numpy、pandas、matplotlib等。
C++
作为深入了解并尝试进行优化，C++必不可少，也是编写并修改的最佳语言。当然，如果你了解C、Matlab等语言那也是甚好的。
线性代数
可以把重点放在矩阵运算上。
概率统计
了解基本概率统计知识、高斯分布、中值、标准差和方差等概念。
MachineLearning
能够用公式表示代价函数、使用低度下降法来优化模型。当然机器学习内容实在是很多，建议能够完整走一遍，也可以看斯坦福的CS229课程
1.7 计算机视觉的应用
计算机视觉之于未来人工智能，就好比眼睛之于人的重要性一样。是未来很多领域自动化获取数据的主要渠道之一，也是处理数据的重要工具之一。目前可以预想到的应用主要有如下：

• 无人驾驶
• 无人安防
• 人脸识别
• 文字识别
• 车辆车牌识别
• 以图搜图
• VR/AR
• 3D重构
• 医学图像分析
• 无人机
• more ……

二、开源框架必不可少

关于开源框架，仁者见仁智者见智，我也免得引起战争，所以就罗列给一下个人不成熟的小建议。
Caffe
深度学习卷积神经网络开源框架。
Tensorflow
开源机器学习深度学习框架。
(Torch and Maxnet)
其他深度学习开源框架
ffmpeg
强大的视频处理工具
流行框架的对比图:

三、深入，则必须阅读相关文献

当我们需要学习各种经典模型的时候，到哪里去找资料呢？一般大家都会直接wikipedia，可是我只想说，上面的也只是英文版汉译过来的，最好还是找一手资料，不然你吸收的知识，就不知道是被多少人消化过多少遍后得来的。当然也是有好的，不过那些大牛都是直接看原版才能得出更加深刻的结论，所以看原版文献是一件很重要的学习途径，不然就永远装不了*（学习不到最纯正的knowledge）。
5.1 里程碑式的文献
先熟悉所在方向的发展历程，历程中的里程碑式的文献必须要精读。
例如，深度学习做目标检测，RCNN、Fast RCNN、Fater RCNN、SPPNET、SSD和YOLO等模型；又例如，深度学习做目标跟踪，DLT、SO-DLT等等；再例如，对抗网络GAN、CGAN、DCGAN、LAPGAN等等。
5.2 文献网站
arxiv ：每天去更新一下别人最新的工作
5.3 计算视觉的顶会
ICCV：国际计算机视觉大会
CVPR：国际计算机视觉与模式识别大会
ECCV：欧洲计算机视觉大会
5.4 计算机视觉的顶刊
PAMI：IEEE 模式分析与机器智能杂志
IJCV：国际计算机视觉杂志