影像辨识正在改变你的生活！

本文摘要：科技发展日新月异，科技融合图像处理的应用于案例雨后春笋般地冒出有，甚至带入我们的日常生活，使生活质量和效率大幅度提高。本文就共享一些生活中的影像识别应用于，剖析计算机视觉与对外开放完整字节的运用以及其带给的效益。开源系统让影像识别成真人脑在展开影像识别时，从眼睛接管图像，到大脑计算出来，这个过程共需经过七层关卡，其中包括影像亮度／色彩／边界的转换成、可辨识的对象的人组、大脑30％～40％的部位继续执行视觉运算与分析，最后才由大脑告诉他你，这个影像是什么。

科技发展日新月异，科技融合图像处理的应用于案例雨后春笋般地冒出有，甚至带入我们的日常生活，使生活质量和效率大幅度提高。本文就共享一些生活中的影像识别应用于，剖析计算机视觉与对外开放完整字节的运用以及其带给的效益。开源系统让影像识别成真人脑在展开影像识别时，从眼睛接管图像，到大脑计算出来，这个过程共需经过七层关卡，其中包括影像亮度／色彩／边界的转换成、可辨识的对象的人组、大脑30％～40％的部位继续执行视觉运算与分析，最后才由大脑告诉他你，这个影像是什么。

而关于计算机影像识别，Intel所发动的开源影像识别系统OpenCV乃是不可或缺的主角。这套开源系统让开发人员在展开涉及识别系统的研发时更为更容易，同时增进涉及技术的进展。若计算机识别系统要效仿人脑获得相似的视觉感觉，则必需经过简单的运算，以当红的虚拟现实（VR）、扩充实境（AR）或是融合两者的混合实境（MR）来说，都必需计算出来出有影像中各个对象的运动状况、环境的影像复原和修复等。

计算机视觉系统基本架构OpenCV可以在许多平台上继续执行，以Webduino为事例，其运营GoogleTensorflow．js后，让硬件的开发者可以更加非常简单的用于网页研发AI服务。这个云端平台，统合了从硬件到软件、软件到云端、云端到行动装置，充份展现出OpenCV跨平台的能力！将OpenCV融合摄影机，转换成物体颜色，经过原作特定色彩范围后，OpenCV也可以被来探测热区、对物体颜色展开提取，甚至能将这项影像识别技术融合机械手臂，应用于在更好领域中。

此外，这项技术也需要在摄影镜头探测到的登录对象上画上笑脸，再行利用Google大脑团队研发的Tensorflow．js展开深度自学，提高其探测物体技术及准确度。目前Webduino也于是以将这些程序信息统合成一个平台，在浏览器上就能必要展开对象的分类及探测。

Webduino示意图另外一个应用于是农业。在一望无际的西红柿园里，浆果的颜色与大小总是参差不齐，通过设计蜂巢农研影像，利用OpenCV和YOLO展开物体检测，将探测到的西红柿浆果展开框架并标明，以作为自动采摘系统中的视觉模块核心。经过开发者大大地尝试与检测、调整程序，这套物体探测系统能增快检验速度并减低人力开销，有效地提高工作效率！UGV西红柿采摘项目中的物体探测车牌识别知多少？影像识别技术日益成熟期，应用领域也更加普遍。

在车牌识别系统领域中，由于摄影机质量大幅度跃居，现在早已转入车牌识别乃至影像识别的战国时代！传统2D平面识别系统，辨识度较低且分析速度慢，而近期研发的3D立体识别系统检验速度快，即使画面中弯曲的车牌号码也能确切掌控。为了执着更高的效率，设计者大大尝试让系统能一次探测「多车」的识别程序。目前3D立体识别系统已能在完全相同时间内，识别出有多个车牌，并广泛应用于在压线照片的停车场、学校小区的栅栏感应器识别、GPS的低画素多车探测、识别侧边路旁车牌的车载等领域。未来，若车牌识别技术融合超高清（UltraHD）摄影机，将彰显讲究效率和质量的「动态、多车、多车道」识别系统，超过需要运用到更加普遍的生活层面。

影像识别融合医疗为了解决问题稍乡长者对于药物服用、分辨较不熟知的问题，早已有团队研发出有AI自动给药系统—UTOPIL，设计团队以长者最经常服用的15种药物展开识别实验，识别结果正确率高达99．1％！最初设计团队利用机械手臂来转动药物，展开多角度摄制，转换成药物影像。如此作法虽然提高实验速度，机械手臂却常常捏碎药丸，甚至有污染的风险，因此改为以「真空汲取药丸」的方式展开识别，如此一来，药物的形状大小也会受限制，团队也将药物识别后的结果创建成数据库，并依照长者市场需求，定点派发药物可供长者服用，以超过如期出院、不吃对药物的目的。这样一个有系统性的药物识别技术，除了能帮助居家长者服药，未来也盼能帮助药局较慢分药，或在乡里间公共场所定期获取给药服务，让影像识别技术充分发挥仅次于效益，教化更加多人群。

小结从身边的iPhoneX所配备的脸部识别系统，到随处可见的车牌识别，影像识别技术已带入我们的日常生活。为了应用于在有所不同的场景，影像识别所侧重的技术重点也各不相同，藉由融合类似的算法，或其他硬件辅助，之后能较慢应用于在有所不同领域，以帮助提高人类生活，让生活质量大幅度提高。

坚信未来的影像识别应用于将不会更为宽阔，让识别算法更为磨练、使影像识别技术更上一层楼。

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