石雨

摘  要：社会在不断进步，科技在不断发展，现如今智能化、信息化已经成为了时代的发展主流。而计算机视觉正在逐步应用到各个不同的领域中去，该技术的发展的给人们的生活带来了许多改变，比如随着计算机视觉的发展人脸识别，图片识别网络审核，以及智能产品的不断发展与突破都需要计算机视觉作为基础。由此对计算机视觉进行更深入的研究非常有必要，因此本文主要对计算机视觉的含义、组成以及部分应用途径进行探析。

关键词：计算机视觉;含义;组成;应用

引言：

随着现代科学技术的不断发展，计算机视觉作为一门高水准的学科给人类带来了许多惊喜。计算机视觉的应用打破了传统机器的视觉局限性，让机器在拥有物体跟踪、人脸识别，物体识别等各种功能。目前计算机视觉的应用范围已经非常广，比如在人工智能方面的应用，在军工方面的应用，以及在电商平台的应用等。基于该学科的重要性，加强对计算机视觉的研究能让其更好的发展，更好的服务于社会。

一、什么是计算机视觉

计算机视觉起源于60年代初，但是当时由于各种原因限制计算机视觉的发展一直止步不前，直到80年代计算机视觉才开始在一些基本的研究中获得重要进展。从学科的角度来分析，计算机视觉就是通过相关的理论学说与技术，来建立一个人工智能系统，以此为基础获取图像或者是多维数据中的“信息”。另外，还可以将计算机视觉看作是通过特定技术对机器进行生物视觉补充的途径，技术人员提供相应的软件与硬件让机器获取原本没有的视觉系统。简单来说计算机视觉就是通过现代科学技术的研究让机器实现原本不具备的“看”这一生物功能的科学。机器在对物体进行识别、跟踪与测量时使用摄影机、电脑等来替代人类，并且对收集到的数据做图形处理工作，将其处理为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

二、计算机视觉结构构成元素分析

计算机视觉在发展起来之后，最初的应用范围比较窄，主要应用与人工智能机器的研究，以及一些高精度的军事设备研究上。但是随着现代科技的不断发展与进步，以及计算机视觉自身不断的技术突破，其应用范围也变得越来越广泛，为许多行业带来了新的发展。计算机视觉的结构构成可从大体上分为以下几个结构块：图像采集、图形整合归纳、图像生成等。而根据这些结构工作原理进行分析，又可将计算机视觉进一步分为图像信息处理层、图形特征分析层、图像数据收集层这三个不同的等级。目前市面上应用的计算机视觉技术大部分都是基于上文的形式来实现的。

三、计算机视觉系统的应用途径分析

（一）应用于网络内容审核

在最近几年计算机视觉被应用在了一些新的领域，比如说互联网内容审核方面。由于国内网民基数庞大，素质参差不齐，而网络监管的任务量大难度也大，所以互联网乱象一直以来得不到彻底的解决。而计算机视觉在该方面的应用，很大程度缓解了这一矛盾。通過计算机视觉对互联网上的内容进行审核能确保网络平台的运营规范性，对于一些不守规则的网民进行监督，为网络平台减少了不少的监管风险。目前，计算机视觉开始逐步应用到互联网电商领域、社交领域以及新闻传媒领域等。这类平台在审核时通过对计算机视觉识别分类、目标检测等技术的应用维护了平台内容的安全性与规范性。比如，通过计算机视觉技术以及一些特定的算法相结合的方式对网络上一些涉及黄色、暴力、血腥等类型的违禁图片进行分类然后进行目标检测与识别。网络平台使用这种方法进行监督，不但减少了审核人员的工作量，而且还能节约审核成，提高审核的有效性，减少不法信息在网络平台上传播的机会，给用户营造一个健康的网络环境。

（二）应用于拍照购物及搭配购物

计算机视觉技术在电商领域的应用给消费者带来了很大的便利，不但节省了消费者的时间而且提高了消费体验。拍照购物应用了计算机视觉技术中的目标检测、目标分类、目标特征学习及检索等，让消费者在选购商品时可以直接使用相应的图片进行检索，计算机通过特定算法在大量的商品图片数据中比对并且匹配到消费者所需的商品，这样让消费者在购物时更加方便。这一购物方式，打破了文字搜索的购物局限，让消费者能根据自己所见的物品进行选购。除此之外，通过计算机视觉技术实现的搭配购物也是最近几年技术的新应用方向。当用户购买一件衣服之后，后台会根据衣服的类型来判断用户的喜好，并且推荐合理美观的搭配。该过程的实现与拍照购物有些相似，通过对用户购买服装的图片检测，并且提取该商品的特征，通过特定算法进行检索然后给消费者推荐多样性的搭配，解决了部分消费者的搭配难问题，同时也提高了消费者的购物量。目前这类搭配推荐算法已经发展的很成熟，并且在应用过程中提高了用户的消费欲望，给平台带来了很大的收益。

结束语：

计算机视觉在不断发展并且扩大应用范围，除了一些传统的应用领域，计算机视觉技术开始出现在一些新兴领域。比如该技术在网络平台审核上的应用不但省时省力，节约成本还提高了审核的效力。总的来说计算机视觉技术让原本不具备视觉的机器获得了人眼功能，并且在此基础上发展出了各种技术。因此，加强对计算机视觉技术的研究是很有必要的，它不但能促进各领域科技的进步还能替人类完成许多量大而无法即刻完成的工作。

参考文献

[1]  卢宏涛，张秦川.深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J].数据采集与处理，2016，31（1）：1-17.

[2]  刘海玲 . 基于计算机视觉算法的图像处理技术 [J]. 计算机与数字工程，2019，47（03）：672-677.

[3]  张驰，刘菲，侯广琦，孙哲南，谭铁牛 . 光场成像技术及其在计算机视觉中的应用 [J]. 中国图象图形学报，2016（3）：263-281.