1、计算机视觉基础入门

计算机视觉基础入门

1. 人工智能与计算机视觉的发展历程

人类经过了几个世纪的自然进化，根据弗林效应，现代人的平均智商高于上世纪的人。人类凭借智力学习、决策，并依据所学做出新的决策，我们用智商分数来量化人类的智力。而机器也在经历着进化，那我们是如何让机器变得智能的呢？

上世纪40年代，可编程数字计算机的出现是一个重大突破，随后图灵测试的概念诞生，它可以衡量机器的智能程度。1958年，感知机的概念被提出，它是一个强大的逻辑单元，能够学习和预测，类似于帮助人类运作的生物神经元。到了70年代，人工智能领域快速发展，此后更是呈指数级增长。

人工智能是机器所展现出的智能，通常是通过对历史事件的学习来实现的。就像人类一生都在接受训练和适应环境，知道靠近火会被烧伤，机器也可以通过训练来区分火和水。人工智能包含机器学习和深度学习，机器学习可以看作是帮助算法从数据或历史事件中学习并制定决策过程的数学模型，但在处理复杂大数据时，其性能会受到限制，这时深度学习就发挥了作用。深度学习是人工智能的另一个子集，它基于感知机的概念，将其扩展到神经网络，帮助算法从各种复杂数据中学习。虽然我们有很多建模技术，但正如奥卡姆剃刀原理所说，最好从最简单的技术中找到好的、可解释的结果。

在众多应用领域中，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）大量运用了深度学习技术来解决问题。NLP处理与语言相关的问题，而计算机视觉则专注于解决与视觉相关的问题。人类通过感官来解读世界的数据，计算机视觉就是解决机器学习中视觉问题的一个领域。

2. 什么是计算机视觉

计算机视觉处理依赖于图像和视频的特定问题集，它试图解读图像或视频中的信息，以便做出有意义的决策。就像人类解析一