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那么，什么是机器机视觉？
计算机视觉是通过计算机、软件、机器人或其它任何设备获取、分析及处理图片的技术。计算机视觉旨在帮助这些设备根据所获信息进行“可视”和回应。计算机视觉系统主要有以下几个方面组成： 相机、 板 卡、软 件 包、工业相机、工业镜头、光源、辅助产品、图象处理系统 、光学系统。
下面，通过实例聊一聊计算机视觉在生活中的应用。
1. 视觉检测
工业4.0时代，针对市场零件生产越来越趋于精密化，而用人成本不断增高，人工效率及稳定性也不高，误检、漏检比率高。在目前的市场，推出基于机器视觉的检测方法，检测原理是通过CCD相机拍照，软件进行图像分析，这种方法高效、高速、非接触的检测。
2、医疗业
对医疗保健领域人士来说，毋庸置疑的是，在他们获得更好的诊疗工具或提高诊断和治疗水平的所有途径中，通过机器人视觉形成医疗图像并加以分析，有助于预诊和治疗。例如，结肠镜检查应用计算机视觉技术降低了结肠癌死亡率。
3、零售业
计算机视觉在实体店铺中也得到越来越多的应用，尤其在提升顾客体验方面。在实体商店中使用此手机应用程序，产品会得到视觉化呈现，而你也可以看到其它相关产品。
4、银行业
说到在银行业的应用，使用机器学习应用图像识别来分类和提取数据、监管文件授权（如身份证和驾驶证），可提升远程用户体验并保障安全。
5、面部识别
面部识别是指通过深度学习算法描绘和储存电子身份。据称，2011年，谷歌设计了一套系统，该系统可自主学习识别猫的图像，而且并不需要知道猫的外形。
6、无人机火灾监测
计算机视觉同样在安全领域市场上获得了广泛多样的应用。无人机可利用计算机视觉、使用红外线图像增强人类的森林火灾监测能力。先进算法对视频图像特点进行分析，如动作和亮度，从而监测火灾。该监测系统提取和分析特定图像，有助于识别模型和分辨林火与动态的区别。后者很容易被识别为火灾。同时，无人机代替消防队员在危险区域进行监测和研究，有助于保障其安全和提升效率。无人机借助先进算法对浓烟和火势进行分析，以评估灾情蔓延的风险。
那么，计算机视觉对人类意味着什么？
计算机视觉应用于各个领域，方便了人类的生活，增加了安全性，有利于促进人类发展和进步。但是，深度学习和机器学习算法的能力会导致在隐私和道德问题相关担忧。这就要求全球各方的集体监管人，让机器人视觉伴我们同行。
来源：网络
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