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什么是机器视觉

机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过光学装置（如相机镜头等）获取目标物体的图像，将其转换为数字信号，然后利用计算机算法对这些数字图像进行处理，包括图像增强、特征提取、目标识别、图像分割等操作，最终实现对物体的检测、定位、测量、识别等功能，并且可以根据处理结果来控制外部设备（如机器人、自动化生产线等）的动作。例如，在工业生产线上，机器视觉系统可以快速拍摄产品的图像，判断产品是否有瑕疵，若是发现有缺陷的产品，就可以控制机械臂将其分拣出来。

起源

第一张数字图像

机器视觉的起源可以追溯到 1959 年。美国科学家罗素・基尔希（Russell A. Kirsch）和他的团队在美国国家标准局（现在的美国国家标准与技术研究院）进行了开拓性的工作。
基尔希使用计算机和扫描光电倍增管开发了一个程序，能够将一张简单的儿童照片数字化，这是历史上第一张数字图像。之后，他还开发出可以识别简单图形（如字母和简单几何形状）的程序，这被许多人看作是机器视觉研究的起点。这个早期的探索为后续机器视觉技术在图像处理、模式识别等方面的发展奠定了基础。
当时计算机刚刚兴起，这种利用计算机进行图像识别的尝试是非常新颖的。这些初步的研究开启了人们利用机器来模拟人类视觉功能的思路，后续的研究人员在此基础上不断探索如何让机器更好地 “看” 和 “理解” 图像。

机器对三维实体的感知

1963 年，Larry Roberts 在麻省理工学院完成的博士论文《machine perception of three - dimensional solids》（《机器对三维实体的感知》）被广泛认为是现代计算机视觉的先驱之一。在该论文中，他探讨了从二维视图中提取三维几何信息的可能性，将视觉世界简化为简单的几何形状。其开发的程序能将二维照片处理成线条图，再从这些线条构建三维表示，最终显示去除隐藏线的物体三维结构。这为后续计算机辅助三维系统的研究提供了良好的起点，开创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究

完成“简单”任务

行业前驱

提出视觉计算理论

构建三层分析框架： Marr 与 Tomaso Poggio 一起提出，信息处理系统应从三个独立而互为补充的层次来理解，即计算层、算法层和实现层。计算层关注系统要解决的问题及原因；算法层探讨如何解决问题，包括采用何种表征和处理方法；实现层则研究在物理上如何实现，如在生物视觉中由什么神经结构和神经元活动实现视觉系统。

• 计算理论: 计算的目的是什么?该问题的已知或可以施加的约束是什么?

• 表达和算法: 输入、输出和中间信息是如何表达的?使用哪些算法来计算所期望的结果?

• 硬件实现: 表达和算法是如何映射到实际硬件即生物视觉系统或特殊的硅片上的?相反地，硬件的约束怎样才能用于指导表达和算法的选择?随着计算机视觉中使用图形芯片和多核结构日益增长，这个问题再次变得相当重要
  
  在David Marr的视觉计算理论中，视觉表达分为三个阶段，具体如下：

1. 原始基元图（Primal Sketch）

   • 目的：这是视觉处理的最初阶段，主要是对图像的基本特征进行提取。它就像是在为后续更复杂的视觉理解搭建一个基础框架，通过对输入的视网膜图像进行初步分析，找出其中有意义的基本视觉元素。
   • 操作内容：这个阶段主要涉及到对图像中的亮度变化等基本信息进行检测。例如，通过边缘检测算子来寻找图像中的边缘，这些边缘可能对应着物体的轮廓或者不同表面的边界。同时，还会检测一些基本的纹理区域，如均匀纹理区域和纹理变化区域等。这些边缘和纹理信息被组合在一起，形成原始基元图，它是对图像的一种简化表示，突出了图像中的基本视觉结构。
   • 举例：比如在一张包含一个简单的立方体的图像中，原始基元图会标记出立方体各个面之间的边缘线条，以及每个面上可能存在的纹理差异，如不同光照下产生的亮度纹理变化等。

2. 2.5维图（2.5 - D Sketch）

   • 目的：这个阶段是在原始基元图的基础上，对物体的表面信息进行更深入的分析。它不仅仅关注边缘和纹理等基本元素，还开始考虑物体表面的朝向、深度等信息，是向三维视觉理解过渡的一个重要阶段。
   • 操作内容：主要是通过分析视觉线索来推断物体表面的局部几何属性。例如，利用光影变化来推断物体表面的凹凸情况，通过双眼视差（如果是双目视觉系统）来计算物体各部分的相对深度。这些信息被整合在一起，形成一个能够表示物体表面局部形状和深度关系的2.5维图。它不是完整的三维模型，但已经包含了很多关于物体三维空间属性的信息。
   • 举例：对于前面提到的立方体图像，2.5维图会体现出立方体各个面的相对深度关系，比如前面的面看起来比后面的面更靠前，并且能够表示出每个面的大致朝向，是垂直于视线方向还是有一定的倾斜角度等。

3. 三维模型表示（3 - D Model Representation）

   • 目的：这是视觉表达的最终阶段，旨在构建一个完整的、能够准确描述物体三维结构和空间关系的模型。这个模型可以用于物体识别、场景理解等更高级的视觉任务。
   • 操作内容：通过整合2.5维图中的信息以及其他先验知识（如物体的几何形状模型、类别知识等），构建出一个完整的三维物体模型或者场景模型。这个模型能够准确地表示物体的形状、大小、位置以及它们之间的空间关系。
   • 举例：在复杂的场景中，如一个包含多个物体的室内场景，三维模型表示可以构建出房间的三维形状、家具的三维模型以及它们之间的空间布局关系，就好像在计算机内部重建了一个虚拟的三维场景一样。

划分视觉处理阶段： 他把视觉描述为处理二维的视网膜视觉矩阵而输出对周围世界的三维描述，提出视觉处理包括原始基元图、2.5 维图等阶段。原始基元图基于对场景里基本成分的特征提取，如边缘和区域等；2.5 维图则进一步对物体的朝向、深度等信息进行描

影响计算机视觉发展

推动学科建立： Marr 的视觉计算理论为计算机视觉学科的建立和发展奠定了基础，使计算机视觉从早期的零散研究逐渐发展成为一个系统的、有理论基础的学科领域。

设立行业标杆： 计算机视觉国际大会上评选出的最佳论文奖被命名为马尔奖（Marr Prize），是计算机视觉研究方面的最高荣誉之一，激励着计算机视觉领域的研究人员不断探索和创新。

计算机视觉的目的是什么

1. 物体识别与分类
   • 目的阐述：计算机视觉的一个关键目的是能够识别出图像或视频中的物体是什么，并将它们归类到已知的类别中。例如，在安防监控系统中，需要识别出画面中的人、车辆、动物等物体。在电商平台的商品图片处理中，要准确识别商品的类别，像服装、电子产品、家居用品等不同种类，这有助于商品的自动分类和检索。
   • 应用场景举例：以智能交通系统为例，摄像头拍摄到道路上的物体后，计算机视觉技术可以识别出轿车、卡车、摩托车等不同类型的车辆，还能识别交通标志，如限速标志、禁止通行标志等，从而为自动驾驶或交通管理提供重要的信息支持。
2. 目标检测与定位
   • 目的阐述：不仅要识别出目标物体，还要确定它们在图像或场景中的位置。这对于许多实际应用非常重要，比如在工业机器人操作中，需要精准定位零部件的位置，以便机器人进行抓取和装配。在医学影像诊断中，定位病变组织的位置对于后续的治疗方案制定等环节至关重要。
   • 应用场景举例：在无人机进行农业监测时，计算机视觉系统要检测出农田中的农作物，同时定位出杂草或者病虫害区域的具体位置，以便精准地进行除草或者施药等操作。另外，在仓储物流自动化中，通过目标检测与定位可以确定货物的存放位置，方便机器人进行货物的搬运和分拣。
3. 图像分割
   • 目的阐述：将图像划分成不同的区域，每个区域代表一个有意义的物体或者物体的一部分。例如，在医学图像分析中，将人体组织器官从背景和其他组织中分割出来，能够更好地观察器官的形态和病变情况。在遥感图像处理中，对不同的地物进行分割，如将建筑物、道路、植被等分开，有利于城市规划和土地利用分析。
   • 应用场景举例：在自动驾驶场景下，对车载摄像头获取的图像进行分割，可以把道路、车辆、行人、交通设施等不同元素分开。这样，汽车的智能驾驶系统就能更好地理解周围环境，例如根据分割后的行人区域，提前做出制动或者避让等决策。
4. 场景理解与重建
   • 目的阐述：计算机视觉试图理解整个场景的结构和内容，包括物体之间的相互关系、场景的布局等。同时，还可以进行场景重建，即根据二维图像构建出三维场景模型。这在虚拟现实、增强现实和建筑设计等领域有重要应用。
   • 应用场景举例：在室内设计的虚拟现实应用中，计算机视觉技术可以对真实的室内空间进行扫描和理解，然后重建出三维的室内场景模型。用户可以在这个虚拟模型中进行装修设计，更换家具、调整布局等操作，并且可以通过增强现实技术将虚拟的设计效果实时呈现在真实的室内环境中。
5. 运动分析
   • 目的阐述：分析图像或视频序列中物体的运动状态，包括速度、方向、轨迹等。这在体育赛事分析、视频监控中的行为分析等领域非常有用。例如，在足球比赛视频分析中，计算机视觉可以跟踪球员和足球的运动轨迹，统计球员的跑动距离、速度等数据，还可以分析球队的战术配合等情况。
   • 应用场景举例：在安防监控方面，计算机视觉系统可以通过分析人员的异常运动行为，如在非开放时间进入禁区、长时间徘徊等，来触发警报。同时，在工业生产线上，对机械部件的运动分析可以用于故障诊断，例如通过观察传送带部件的运动是否正常，及时发现设备故障隐患。

发展历程

这张图片展示了计算机视觉领域在不同年代的发展历程及相关技术和概念。

20世纪70年代

• 数字图像处理：这是计算机视觉的基础，涉及对数字图像的各种处理操作，如图像增强、滤波等，为后续更复杂的视觉任务提供了预处理手段。
• 积木世界、线条标注：这些是早期计算机视觉研究中的一些概念和任务，用于探索如何让计算机理解简单的几何形状和结构。
• 广义圆锥：是一种用于表示物体形状的模型，在当时的三维物体建模等方面有一定的应用和研究。
• 图案结构：可能涉及到对图像中特定图案或结构的分析和识别。
• 立体视觉对应：是立体视觉中的关键问题，即如何找到两幅或多幅图像中对应点的关系，以恢复场景的三维信息。
• 本征图像：是一种对图像的分解表示，试图将图像分解为反映物体表面属性（如反射率）和光照等因素的成分。

20世纪80年代

• 光流：用于描述图像中像素点的运动速度和方向，在运动分析、目标跟踪等方面有重要应用。
• 由运动到结构：通过分析物体在不同时刻的运动来恢复物体的三维结构，是计算机视觉中三维重建的一种重要方法。
• 图像金字塔：是一种多尺度表示图像的方法，在图像缩放、特征提取等方面广泛使用，可以提高算法的效率和鲁棒性。
• 尺度空间处理：在不同尺度下对图像进行处理和分析，有助于检测不同大小的特征，如边缘、角点等。
• 由阴影、纹理、变焦到形状：这些都是从图像的不同线索（如阴影、纹理、相机变焦等）来推断物体形状的方法和研究方向。
• 基于物理的建模：利用物理原理和模型来描述和分析视觉现象，使计算机视觉的方法更符合真实世界的物理规律。
• 正则化：是一种用于解决病态问题的技术，在计算机视觉中常用于优化算法，提高模型的稳定性和准确性。
• 马尔科夫随机场（MRF）：是一种概率图模型，在图像分割、纹理分析等方面有广泛应用，用于描述图像像素之间的相关性和概率关系。

20世纪90年代

• 卡尔曼滤波：一种用于估计动态系统状态的滤波方法，在目标跟踪等领域有重要应用，可以根据观测数据实时更新对目标状态的估计。
• 3D距离滤波：涉及对三维空间中距离信息的处理和滤波，可能用于三维场景的分析和理解。
• 投影不变量：在不同视角下保持不变的几何性质或特征，可用于物体识别和姿态估计等。
• 因子分解：是一种数据分析和处理方法，在计算机视觉中可能用于处理图像数据的降维和特征提取等。

21世纪前十年

• 图割：是一种图像分割方法，通过构建图模型并求解最小割来实现图像的分割，在图像分割领域有重要地位。
• 粒子滤波：一种基于蒙特卡罗方法的滤波算法，适用于非线性、非高斯系统的状态估计，在目标跟踪等方面应用广泛。
• 基于能量的分割：将图像分割问题转化为能量优化问题，通过最小化能量函数来实现分割，是一种常用的图像分割框架。
• 人脸识别与检测：随着技术发展，人脸识别和检测成为计算机视觉的重要应用领域，在安防、社交等方面有广泛应用。
• 子空间方法：是一种用于数据降维和特征提取的方法，在人脸识别、目标识别等领域有重要应用，可以提取数据的本质特征。

2012年及以后

• 基于图像的建模和绘制：利用图像数据来构建三维模型和进行图像绘制，在虚拟现实、增强现实等领域有重要应用。
• 纹理合成与修图：涉及到对图像纹理的生成和修复，可用于图像编辑、虚拟现实场景生成等。
• 计算摄影学：结合计算机视觉和数字摄影技术，实现一些传统摄影难以达到的效果，如高动态范围成像、全景拼接等。
• 基于特征的识别：通过提取图像中的特征（如SIFT、HOG等）来进行物体识别，是一种常用的识别方法。
• MRF推断算法：对马尔科夫随机场进行推断和求解的算法，不断发展和改进，以提高图像处理和分析的效果。
• 类属识别：对物体进行更广泛的类别识别，而不仅仅是具体的个体识别，例如识别出图像中的动物类别而不是具体某一种动物。
• 深度学习：深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，极大地推动了计算机视觉的发展，在图像分类、目标检测、语义分割等众多任务上取得了突破性的成果，成为当前计算机视觉领域的主流技术之一。

机器视觉的进展

以下是机器视觉在一些具体行业的进展及应用：

汽车行业

• 生产制造：在汽车零部件生产中，机器视觉系统用于检测零部件的尺寸、形状、表面缺陷等。例如，对于发动机缸体、曲轴等关键部件，通过高精度相机和图像处理算法，能够精确测量尺寸公差，确保零部件符合严格的质量标准。在汽车装配线上，机器视觉可以引导机器人进行精准的零部件抓取和安装，如车窗玻璃的安装、轮胎的装配等，提高装配效率和精度。
• 自动驾驶：车辆配备的摄像头等传感器结合机器视觉技术，实现对道路环境的实时感知。可以准确识别车道线，使车辆保持在车道内行驶；识别交通标志和信号灯，确保车辆遵守交通规则；检测前方车辆、行人、自行车等障碍物，及时做出刹车、避让等决策，保障行车安全。例如，特斯拉等自动驾驶汽车通过机器视觉技术不断优化其自动驾驶功能，提升车辆在复杂路况下的行驶能力。

电子行业

• 半导体制造：在芯片制造过程中，机器视觉用于晶圆检测，检测晶圆表面的缺陷、划痕、颗粒等，确保晶圆质量。在芯片封装环节，检测芯片引脚的位置、间距、平整度等，保证封装的可靠性。例如，ASM Pacific等半导体设备制造商将先进的机器视觉技术集成到其生产设备中，提高半导体制造的良率和效率。
• 电子产品组装：对于手机、电脑等电子产品的组装，机器视觉系统可以检测电路板上元器件的焊接质量、位置精度等。同时，在产品外观检测方面，能够快速检查产品外壳是否有划痕、色差、装配缝隙等问题，确保产品外观质量符合要求。像富士康等大型电子制造企业广泛应用机器视觉技术来提升生产自动化水平和产品质量。

物流行业

• 仓储管理：在仓库中，机器视觉用于货物的识别和定位。通过安装在仓库顶部或叉车上的摄像头，结合图像识别算法，可以快速识别货物的种类、数量、存储位置等信息。例如，亚马逊的智能仓库中，机器视觉技术帮助机器人准确地拣选和搬运货物，提高了仓储作业的效率和准确性。
• 物流分拣：在快递物流分拣中心，机器视觉系统可以快速读取快递包裹上的条码信息，同时检测包裹的尺寸、形状等，根据这些信息将包裹准确地分拣到不同的运输通道。一些大型的物流企业如顺丰、DHL等都在其分拣系统中引入了机器视觉技术，大大提高了分拣速度和准确率，降低了人工成本。

医疗行业

• 医学影像诊断：在放射科，机器视觉技术辅助医生对X光、CT、MRI等影像进行分析。例如，通过深度学习算法，可以自动检测肺部CT影像中的结节，帮助医生更早地发现肺癌等疾病。对于眼底视网膜影像，机器视觉可以识别视网膜病变、黄斑病变等疾病的特征，为眼科疾病的诊断提供重要依据。像IBM Watson Health等公司开发的医疗影像分析系统，利用机器视觉技术提高了医学影像诊断的效率和准确性。
• 手术辅助：在手术室中，机器视觉系统可以为医生提供实时的手术导航。例如，在骨科手术中，通过摄像头和标记点，机器视觉可以精准定位骨骼位置，帮助医生更准确地进行手术操作，提高手术的成功率和安全性。此外，在微创手术中，机器视觉可以提供更清晰的手术视野，辅助医生进行精细的操作。

农业行业

• 农作物监测：利用无人机搭载的多光谱相机等设备，通过机器视觉技术可以监测农作物的生长状况。例如，根据不同波段的图像信息，可以分析农作物的叶绿素含量、水分含量、病虫害情况等，及时发现农作物生长过程中的问题，为精准农业提供数据支持。像孟山都等农业科技公司正在研发和应用相关的机器视觉技术，帮助农民更好地管理农田。
• 农产品分拣：在农产品加工和销售环节，机器视觉系统可以对水果、蔬菜等农产品进行分拣。根据农产品的大小、颜色、形状、表面缺陷等特征，将其分为不同的等级，实现自动化分拣。例如，一些大型的果蔬加工厂采用机器视觉分拣设备，提高了分拣效率和农产品的附加值。
  
  

学习概述

图像分类任务

• 目标检测
• 图像分割
• 图像描述
• 图像生成

对于视觉识别任务而言，目前最为有效的工具就是卷积神经网络!

卷积神经网络最早出现在1998年!

目标