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计算机视觉之可做什么

news 2026/2/8 7:02:49

1、计算机视觉的应用

计算机视觉在我们生活中已经有了很广泛的应用，在我们可见、不可见；可感知、不可感知的地方，深深地影响了我们的生活、生产方式。

日常生活：美颜相机、火车站刷脸进站、线上办理业务的身份认证、自动驾驶等等
医学领域：医学影像分析、疾病筛查、病理学图像分析、药物研发、皮肤病检测、运动和康复治疗等等。
工业领域：质量与缺陷检测、自动化生产线和机器人、自动化物流和仓储管理、尺寸测量、几何分析、包装和标签识别、安全与安防监控、3D视觉等等。
农业领域：作物监测与健康分析、精准农业（精准施肥、灌溉）、杂草识别与自动除草、果实成熟度检测与自动采摘、牲畜监测与健康管理、种子质量检测、产量预测等等。
城市治理：智能交通管理、公共安全与安防监控、人群管理与公共秩序维护、智能停车管理、智能建筑与社区管理、智慧零售与城市商业管理等等。
商业领域：智能零售、客户行为分析、人脸支付、个性化广告、虚拟试衣和增强现实购物、商品监控与库存管理、防盗与安全监控、自动化物流与供应链管理、电子商务中的视觉搜索、品牌保护与假货识别、数字人等等。
计算机视觉在我们社会各方面都有深入的应用，各种名词眼花缭乱，让人应接不暇，看起来让人找不到头绪，这些眼花缭乱的应用都是由计算机视觉一些基础任务组成：图像分类、目标检测、目标分割、图像生成、视觉多模态，这些基础任务最基本的原理都是一样的：数值回归。

2、视觉基础任务

2.1 图像分类

图像分类是根据图像中的内容把类别标签分配给图像。比如我们生活中的刷脸就有一个步骤是图像分类，即把类别标签分给人脸。
图像分类是怎么做的呢？图像在计算机中是一堆数据，不同内容的数据不一样，直观经验是直接对比这些数据距离的远近，也就是这些数据的相似程度，但是图像是矩形的，目标不可能正好也是矩形的，也就是说图像中有背景，而且同一类目标的会存在外观上的差别，比如颜色；即使同一个目标的也可能存在柔性变化、姿态变化。比如下图鸟的图片，鸟有正对摄像机，有侧对摄像机的；有的鸟嘴张开了，有的闭着的；有的头歪着，有的正的，有的背景时天空，有的背景时地面，等等这些因素都会影响算法的分类准确性。因此需要能获取能描述目标本质的特征，而不是看起来的特征，比如人有两条腿和两条胳膊，不能因为某个人少了一条就说不是人。

鸟的图片

因此，首先让要分类的标签内容占据图像的主要部分，尽量减少背景的影响；然后利用一定手段获取图像特征，使得获取的特征具有一定抗干扰能力，如抗光照变化，柔性目标外形变化等等；最后利用分类器将图像划分到某一个类中。

2.2 目标检测

目标检测是从图像中把所需要的目标定位出来，并给出类别标签。目标检测中包含了两个部分：找到目标位置和确定目标的类别（即分类）。位置一般用矩形框表示，如下图所示。
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目标检测示意

目标检测是在一张完整的图像中，把占图像比较小的目标识别和定位出来。目标检测里的分类不是整张图的分类，而是图像中某个区域的分类，确定这块区域的标签信息。
我们人定位识别某个目标是一个非常自然而且似乎是一起完成的，对我们人来说似乎是非常具象的。图像在计算机里是一堆数字，虽然我们知道这些数字表示图像，但是如果把这些数字给我们看，我们是无法知道里面有什么的。那计算机怎么定位识别目标的呢？这些数字经过显示器能让我们区分不同的目标，表明这些数字是有规律的，并且数字之间存在一定的关联，才使得人能够看明白里面的内容。

2.3 目标分割

目标分割和目标检测有些类似，都是确定某个区域的像素是否属于某个目标类别；不同的是目标分割确定图像哪些像素属于目标，是像素级别的判别，理想情况下，目标分割不包含背景的像素。目标分割中包含了两个部分：确定像素是否属于目标以及目标的类别（即分类）。目标分割相对于目标检测来说，更加定准定位目标。如下图所示，矩形框是目标检测的结果，斑马上透明色是目标分割的结果，分割精细的描述了目标的边界。
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目标分割示意

我们人的视觉系统很容易检测到目标的边界，也即目标分割，即使目标和背景颜色很接近。目标分割对于计算机来说，并不是一件容易的事情。和检测类似，计算机面对一堆数字，如何判断每个像素的类别是什么，比如目标本身颜色/纹理变化就很丰富、目标外观和背景很接近等等，这些都会对分割造成一定负面的影响。

2.4图像/视频生成

图像/视频生成是根据一定的输入而生成图像/视频。图像生成相对来说比较简单，应用比较广。可以文生图，也可以图生图。文生图很多人都不陌生，很多人在工作中直接会用到；图生图就是要输入图像，生成另一幅图像，像老图像修复、灰度图像上色、美颜、超分等等都可以看作是图生图。下图是在文生图网站上生成的图，我给的文本是高原草原风光，但是生成的图完全不符合，这也说明视觉算法很多时候也会失灵的。
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文生图

图像/视频生成相对来说是一个更为复杂和难的问题，特别是视频。生成需要根据输入的内容，生成满足需求的像素值。比如上面的文生图，需要根据给的文本生成对应的图像，这要求模型能理解文本是什么，然后能生成描述的内容，并且画面的内容要符合人类的预期。这需要模型在训练时候不仅见过相关元素，而且学会如何组织这些元素。我们人也无法想象我们没见过的东西，也无法把一些元素组织起来形成我们从未见过的场景。

2.5视觉多模态

视觉多模态是最近几年才火爆的，输入是视觉和其他的数据（如文本、语音等），不同的模型可以完成不同的任务，如生成、检测、图像描述等等。下图是智谱AI的CogVLM论文里的实验图，给模型一张图，一个prompt，模型根据这两个条件来生成对应的描述。视觉多模态还有一个应用：开放词汇，目标是让模型学习对应目标的图像、词汇，从而让模型能基于新的目标词汇在图像中找出/判断目标。
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图像描述

视觉多模态主要是对图像的理解，或根据人给的条件（即prompt）对图像进行描述。这个大模型一般都能做的比较好，但是容易出现所谓的幻觉，需要很好的prompt来消除幻觉。

3、视觉算法演变

3.1 黎明前黑暗——深度学习之前的方法

早期的特征是人通过观察和数学上的推导获取的特征，再利用一些数学上的一些原理定义分类器，从而实现对目标的分类。这时期的算法在实验室条件，也就是严格控制环境条件下能取得不错的效果，但是基本上无法推广使用。这阶段主要方法haar+adaboost、HoG+SVM、LBP、PCA等等。

3.2 黎明——深度学习方法

我们现在处于黎明时期。这个时期，深度学习方法使得视觉算法获得了一定的社会应用，但是在有些时候也会出错，但是要么人可以忍受，要么用于辅助人的工作。不管怎样，是真的可以用了。这阶段的算法结构基础是卷积神经网络和Transformer。

3.3 未来

视觉算法未来会是什么样，现在无法预测，但是未来算法的数据基础很可能现在已经完善了，只是尚未到其爆发的时候。

4、总结

视觉算法已经获得了很多的应用，不仅仅是传统的分类、分割、检测获得应用，多模态大模型也逐步在各种场景有应用。
但是算法在应用中会遇到很多问题，这些问题归根到底主要是成本问题。因为算法在应用中是一个系统，而不仅仅是算法，系统其他部分也需要占用资源。如果为了追求效果而把算法模型做的很大，需要的资源就很多，这样成本就很高，特别是GPU资源。有的算法集成到低端的端侧芯片里，这些单薄的芯片里，不仅仅要运行算法，还有其他的业务需要运行，导致资源异常紧张，导致这个的主要原因就是成本。因为成本高了，愿意付费的用户就少了，企业可能入不敷出，所以为了保证企业生存，企业需要平衡各方面的因素。