计算机视觉

一、成像（Image）

 成像就是计算机“看”的能力，是计算机视觉的输入，相当于人的眼睛。影响计算机成像（看），主要有几个因素：光、物体不全、模糊。 当然计算机看到的东西可能不仅只是人眼看到的那样，甚至可以是人眼能力的延伸。 这个怎么说呢？后面将为会你解密。 

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 1.1 光 

（1）光线不足 光线不足是常见的问题之一，特别是在晚上。 比如说以上左图可能是人眼看到的，但是通过对图像做增强或者其他算法的处理，就可以变成了像以上右图那样，能看清物体了。这就是我们前面说的，机器成像也可以是人眼能力的延伸。 

（2）曝光过渡 曝光过渡也比较容易出现在晚上，为什么呢？比如说你所拍摄的物体被车灯或其他强灯光照射，就容易出现曝光。 曝光的话，也可以通过一些简单的算法处理，来还原图像的样子。

 1.2 物体不全 

物体不全，主要表现有两方面原因：被拍物体部分被遮挡住了、只拍了被拍物体的一部分. 那出现这种场景的时候，我们机器需要怎么处理呢？可以尝试考虑的方向有两点： 机器能不能根据拍得清晰的那部分的特征，自动去补全被遮挡的部分呢。 机器能不能对被挡住的部分做一些特殊的标记，传送到下一层的时候，下一层就知道这个地方是异常的，需要特殊考虑。这样就可以避免挡住的部分给下一层的传达错误的信息。

 1.3 模糊 

造成模糊的原因可能有几种： 运动模糊 对焦模糊 分辨率低（图片质量差） 待识别物体过小 雾霾、烟气等因素 那出现模糊的情况，计算机能做什么呢？ 比如说拍照的时候，手一抖，就拍成了如下左图，是可以通过一些算法，恢复成如下右图的样子。 所以，具体需要“看”成什么样，也是根据我们的最终目的调整的。

 二、早期视觉（Early Vision） 

在徐立老师的定义里，早期视觉可以理解为视觉系统处理的中间结果，相当于我们人视觉感知系统的某一层。 就像我们的视觉感知系统那样，虽然我们不太容易直观的描述它做了什么处理，但它确实是有处理了一些信息，然后传给了大脑的其系统。早期视觉也是这样，充当一个中转站的角色。 早期视觉主要包括的内容有：图像分割、边缘检测、运动和深度估计等。

 2.1 图像分割 图像分割指的是根据灰度、 颜色、 纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域， 并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。 图像分割经典方法有：边缘法和阈值法，但也可以用深度学习处理出很好的效果。 图像分割在图像处理中非常经典，也经常用到。比如说抠图，首先进行图像分割，取出我们目标部分，就可以把背景去掉了，最后还原。

 2.2 边缘检测 边缘检测的目的就是找到图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合，因此表现出来往往是事物的轮廓。 如果把“图像分割”比喻成油画的话，那“边缘检测”就是素描。 如果图像中边缘能够精确的测量和定位，那么，就意味着实际的物体能够被定位和测量，包括物体的面积、物体的直径、物体的形状等就能被测量。 

总结：

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