被称作”人工智能“核心的”计算机视觉“，究竟落地了哪些应用？

都说2019是一个"人工智能"的时代，前有"百度无人车"线下量产，后有"3D刷脸系统"在济南地铁首次运营，都让人不得不感叹"人工智能"的强大！

不过，在这个"人工智能"快速发现的大背景之下，"计算机视觉"的发展更成为了"人工智能"的加速器。它就像人工智能的"心脏"，主导着人工智能的发展！

计算机视觉，它让机器以"人"类似的方式来观察和处理图像。形象点来说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够像人一样感知环境。

举几个很简单的应用例子，智能交通系统，运用计算机视觉来探测车辆位置，确保安全！苹果为了切入虚拟现实技术，收购prime Sense，计划将计算机视觉技术应用到IPhone手机上，让用户可以拍出三维立体效果；因特网将计算机视觉应用到无人机研发上，用来对于无人机的飞行环境监测，特别是对降落环境的判断；小米以计算机视觉为基础，研制机器人Segway Robot用来实现智能服务等等。

在人工智能这个领域，计算机视觉是人工智能在中国落地最顺利的技术。和语音相比，计算机视觉是一条更有技术深度，更多应用场景的好赛道。

不仅如此，计算机视觉中也还包含了关键的2个部分——"图像处理"、"模式识别"他们的出现，更为人类的生活和社会带来了更多的便利。

图像处理

简单来说，图像处理就是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。一般包括像图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

可以这么说，如果"计算机视觉"被比喻成人的"眼睛"，那么"图像处理"恐怕就是从"人眼"成像之前的那个处理过程。

如今，它已经被应用在"卫星图像处理，医学图像处理，面孔识别，特征识别，显微图像处理，汽车障碍识别"等等领域。在这里，最值得一提的就是在医学图像处理上，X线、CT、MRI、超声、核素显像五类医学影像，都应用了"图像处理系统"更加直观的为病人和医生呈现图像信息。

模式识别

模式识别技术其实是人工智能的基础技术，它就相当于一个"有智慧"的人一样。能够在观察事物或现象的时候，去寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类。

它相当于"计算机视觉"里识别分类的部分。

就拿现在常见的"指纹系统识别"来说，他能够通过采集指纹上的微小信息进行人员验证，比如上下班打卡的指纹识别系统，能够筛选出"准确"的那一个人。像是在"公安系统"里的指纹识别应用，他能够通过疑犯残存的指纹进行人员的筛选、排查、比对、最终缩小人员范围，及时抓到疑犯。维护社会秩序的安全。

而且更恐怖的是，当一些开车的人，为了躲避"违章"的责任，以为自己已经绕开摄像头时，却惊讶的发现过几天之后，依旧会受到违章的提醒。

这其实都是车牌识别系统在作祟，当你的车辆违章的时候隐藏着的摄像头就会咔嚓一下，会将你的车牌捕捉上，就算你是遮挡了部分车牌号，也依旧能够通过摄像头比对你的车辆行踪，将你抓出来。

这些都是由"计算机视觉"主导下的应用范围，在未来随着"人工智能"的快速发展，想必会更为"计算机视觉"的快速发展带去多重的用处。