Was ist der Zweck von Computer Vision?
Was ist der Zweck von Computer Vision?

Video: Was ist der Zweck von Computer Vision?

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Video: Computer Vision - Ein bisschen Mathematik 2024, November
Anonim

Computer Vision ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Die Zweck von Computer Vision ist zu programmieren a Rechner um eine Szene oder Merkmale in einem Bild zu "verstehen". Typische Ziele von Computer Vision umfassen: Die Erkennung, Segmentierung, Lokalisierung und Erkennung bestimmter Objekte in Bildern (z. B. menschliche Gesichter)

Die Leute fragen auch, wofür wird Computer Vision verwendet?

Computer Vision , eine KI-Technologie, die es ermöglicht Computers Bilder zu verstehen und zu beschriften, ist jetzt benutzt in Convenience-Stores, fahrerlose Autotests, tägliche medizinische Diagnosen und bei der Überwachung des Gesundheitszustands von Nutzpflanzen und Nutztieren.

Ist Computer Vision außerdem genau? Als das Feld von Computer Vision ist mit neuer Hardware und Algorithmen gewachsen, ebenso wie die Richtigkeit Preise für die Objektidentifikation. In weniger als einem Jahrzehnt haben die heutigen Systeme 99 Prozent erreicht Richtigkeit von 50 Prozent machen sie mehr präzise schneller als der Mensch auf visuelle Eingaben reagieren.

Außerdem wissen Sie, was unter Computer Vision zu verstehen ist.

Computer Vision ist ein Feld von Rechner Wissenschaft, die daran arbeitet, es zu ermöglichen Computers Bilder auf dieselbe Weise zu sehen, zu identifizieren und zu verarbeiten wie der Mensch Vision tut, und dann die entsprechende Ausgabe bereitstellen. In Wirklichkeit ist es jedoch eine schwierige Aufgabe, dies zu ermöglichen Computers Bilder von verschiedenen Objekten zu erkennen.

Was ist Computer Vision in der Bildverarbeitung?

Computer Vision . Bildverarbeitung konzentriert sich hauptsächlich auf wird bearbeitet die rohe Eingabe Bilder um sie zu verbessern oder auf andere Aufgaben vorzubereiten. Computer Vision konzentriert sich auf das Extrahieren von Informationen aus der Eingabe Bilder oder Videos, um sie richtig zu verstehen, um die visuelle Eingabe wie das menschliche Gehirn vorherzusagen.

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