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🚀前言

计算机视觉技术的应用，远远不止在体育运动中。

🚀一、计算机视觉前史

计算机视觉（Computer Vision, CV）是人工智能中的一个重要交叉学科，通常也被称为机器视觉（Machine Vision, MV）。这两个术语虽然含义相同，但常用于不同的应用场景：一般图像和视频的采集、识别、分析与处理多被称为“计算机视觉”；而在工业自动化或机器人等特定领域中，则更多使用“机器视觉”这一表述。

长期以来，计算机视觉的核心目标是让机器学会“看”。正如人类通过眼睛和耳朵感知世界，计算机语音技术实现了“耳聪”，计算机视觉则致力于实现“目明”。该学科研究如何利用摄像机等视觉传感器替代人眼，对物体进行识别、跟踪与测量，并由计算机处理这些视觉信息，最终达到类似人类水平的感知与认知能力。简而言之，计算机视觉是一门关于“看”的科学，堪称人类的“第二双眼睛”。

与我们熟悉的语音技术不仅包括识别还有合成类似，计算机视觉近年来的发展也呈现出从“识别”向“生成”扩展的趋势。它不仅关注如何理解图像与视频，还越来越多地涉及合成与生成视觉内容的技术。

人类从外界获取的信息中有80%来自视觉，视觉信息不仅最丰富，也最为复杂。尽管人类凭借长期进化的生理机制能够轻松识别并理解周围环境，但让计算机处理视觉信息却异常困难。正因如此，与其他人工智能分支相比，计算机视觉的起步相对较晚。

早在20世纪50年代，计算机已开始用于分析二维图像，如光学字符识别、显微图像和航空图像处理等，这类工作被归类于“模式识别”范畴。而模式识别自身作为一门学科，直到20世纪60年代才逐渐独立出来。至今，计算机视觉与模式识别仍保持着紧密的学科联系。

到了20世纪60年代，MIT的拉里·罗伯茨（Larry Roberts）开始利用计算机程序分析诸如三角体、立方体等简单物体。尽管研究对象仅是辨识度较高的白色积木玩具，这一研究却将计算机视觉推入了三维空间。这一时期也因此被许多人称为计算机视觉的“积木时代”。