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计算机视觉技术（Computer Vision），解决的是什么？

图片和视频是非结构化数据，机器如果要理解某一图片或视频表达的内容，是无法直接分析的，这种情况，就需要有计算机视觉技术，通过一系列对图片/视频的分析及处理技术，提取图片/视频中的元素，将图片转化为一系列的特征，将计算机对图片的理解转化为人类可读的信息，比如文本描述、标记、图形等，也就是可被机器理解的结构化数据。

什么是计算机视觉（Computer Vision）？

计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和数字信号处理技术对数字图像或视频进行处理、分析、识别和理解的能力。计算机视觉可以模仿人的视觉系统，通过机器学习等技术解决图片和视频的分析等问题。

计算机视觉技术主要分为以下几个方面：

1. 图像处理：这是计算机视觉领域的基础技术，是对数字图像进行预处理和处理的方法，包括图像滤波、颜色空间转换、图像压缩等。
2. 特征提取：通过一些算法和模型，从图像中提取出一些与目标相关的特征，例如边缘、纹理、角点等。
3. 图像识别：也叫图像分类，通过识别图像中的特征和模式，对图像进行分类和识别，例如识别人脸、车辆等。
4. 目标检测：通过对图像中的目标进行定位和识别，如自动驾驶中的车道线、行人和交通信号灯识别。
5. 目标跟踪：在视频中跟踪目标的位置和运动轨迹，例如监控系统中的人员跟踪和行为分析。

计算机视觉技术已广泛应用于生产、交通、安保、医疗、教育等领域，例如自动驾驶、人脸识别、智能安防、医疗影像分析等都是计算机视觉技术的典型应用。

计算机视觉应用到的机器学习技术

计算机视觉（Computer Vision）涉及多个技术类型，以下是其中主要的几类技术：

1. 图像预处理技术：图像预处理技术是计算机视觉的基础技术，它包括图像去噪、图像平滑、图像增强、颜色空间转换等，用于对图像进行预处理和处理，为接下来的图像分析提供更优质的数据。
2. 特征提取技术：特征提取技术是指在图像中提取特征，例如边缘、纹理、角点等。通过这些特征，并使用机器学习算法进行训练，就可以为图像分类、目标检测、目标跟踪、图像匹配等任务提供基础。
3. 图像分类技术：图像分类技术是计算机视觉中的重要技术之一，它使用机器学习算法对图像进行分类。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、常见的贝叶斯分类算法和神经网络等。
4. 目标检测技术：目标检测技术是计算机视觉中比较新的技术，它通过训练出的模型对图像进行分析，找出图像中的目标物体，具有及时响应、高精度等优点。
5. 目标跟踪技术：目标跟踪技术是指在一个图像序列中跟踪目标的位置和运动轨迹。它可以应用到多个场景中，如嵌入式系统、监控、机器视觉等。
6. 图像分割技术：图像分割技术是将图像的像素分组或分类，得到有意义的图像部分的技术。它可应用于医学图像分析、图像中的物体分割等领域。
7. 三维重建技术：三维重建技术是从多张图像中重建三维空间目标的技术。这种技术应用领域非常广泛，主要应用于自动驾驶、虚拟现实等领域。

综上所述，计算机视觉使用到的技术类型还有很多，不断地发展和创新，以满足不同应用场景的需求。

做CV相关的研发，主要分以下几个方向

计算机视觉技术主要包括以下分类：

1. 图像处理： 图像处理是计算机视觉的基础。它包括图像增强、边缘检测、噪声去除、图像压缩、色彩处理等基本处理方法。
2. 物体识别和检测：物体识别和检测是计算机视觉的核心问题。它的目标是检测图像中的各种物体和对它们进行识别。物体识别和检测的方法包括基于特征的方法、基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法等。
3. 特征提取：特征提取是指将图像中重要的、区别性的信息提取出来，并将其表示成一些数值特征的过程。特征提取是计算机视觉的最基本的任务之一，只有在特征提取的基础上，才可以进行物体识别、场景分析等后续任务。
4. 3D 建模：3D 建模技术可以将一幅或多幅图像或视频中的物体恢复成三维模型，可以应用于虚拟现实、增强现实、游戏等领域。
5. 图像分割：图像分割是将一幅图像分割成若干个区域的过程，每个区域是相似的，具有一定的空间连续性，是计算机视觉的基本问题之一。
6. 目标跟踪：目标跟踪是指在一个动态的视频序列中，根据已有的目标信息，跟踪目标的运动轨迹。

以上是计算机视觉主要的技术分类，不同的技术分类适用于不同的应用场景，它们会互相结合，共同推动计算机视觉技术的发展。

计算机视觉在论文会议发表里，是一个活跃的方向
计算机视觉领域是一个非常活跃的研究领域，每年都会有大量的学者和工程师在这个领域发表新的论文和研究成果。一些著名的计算机视觉会议和期刊包括：

1. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) （IEEE计算机视觉与模式识别会议）
2. European Conference on Computer Vision (ECCV) （欧洲计算机视觉会议）
3. International Conference on Computer Vision (ICCV) （国际计算机视觉会议）
4. ACM Transactions on Graphics (TOG)（ACM图形学交易）
5. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) （IEEE模式分析和人工智能交易）
6. Journal of Machine Learning Research (JMLR) （机器学习研究杂志）
7. Computer Vision and Image Understanding (CVIU) （计算机视觉与图像理解杂志）

在这些会议和期刊上，涵盖了很多 CV 领域的热门问题，包括目标检测、图像分割、行人重识别、三维重建、深度学习等等。一些优秀的论文包括：

1. AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, 2012
2. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks, 2015
3. Mask R-CNN, 2017
4. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, 2015
5. Deep Residual Learning for Image Recognition, 2016

这些论文为计算机视觉领域的研究提供了重要的指导和启示，并推动了一些方面的技术突破和创新。

计算机视觉（CV）在在日常应用中解决了什么问题/诉求？

算机视觉在日常生活中的应用非常广泛，以下列举几个典型的应用案例：

1. 智能安防：利用计算机视觉技术对监控画面进行实时分析和处理，通过人脸识别、行为识别、异常检测等技术手段在保障安全方面有很好的表现，让家庭、企业甚至城市更加安全。
2. 无人驾驶：无人驾驶是人工智能以及计算机视觉技术的重点应用之一。通过计算机视觉技术和其他控制技术，实现无人驾驶车辆的自动行驶和导航。
3. 人机交互：人机交互中计算机视觉技术的运用也较为广泛，如使用基于手势控制技术的大屏幕、交互式广告等。
4. 医疗影像分析：医疗影像中的计算机视觉技术应用较为成熟，通过对含有医疗信息的影像样本训练，实现对患者的智能化分析、伤口愈合过程的追踪监测等。
5. 视觉识别：在日常中的各个方面都有使用，包括智能门禁、自助结账等。而无人机、机器人、智能手机等移动设备也在广泛地使用计算机视觉技术。
6. 游戏应用：计算机视觉技术在游戏应用方面具有广阔发展前景。游戏中最常使用的技术就是目标检测以及实时识别，如VR眼镜等技术。

计算机视觉在过去几十年里取得了长足的进展，但它仍然面临着许多挑战和瓶颈，以下是其中一些主要的瓶颈：

1. 大量的数据采集和标注：计算机视觉需要大量的训练数据来支持算法的训练和优化，但是现有的数据采集及标注技术相对耗时、耗力，并且在某些情况下不完全准确。因此，如何在现有数据的基础上，提高数据的使用效率，解决大规模数据采集和标注的问题是一个重要的瓶颈。
2. 视觉推理及文本理解：在现有技术的基础上，计算机视觉的推理与文本理解能力仍然较为薄弱，例如人类可以通过理解一句话，并结合视觉信息来判断图片中是否包含特定物体，但计算机在该项任务上的表现仍有极大的提升空间。
3. 对象识别和感知：计算机视觉在目标检测、物体识别、行为识别等方面已经取得了很大的进展，但是仍存在一些难点问题，如长尾性、自适应性学习，不同场景下的真实物体表现的差异化以及复杂场景下的有效分类等诸多问题还待完善。
4. 实时数据的处理：在实现一些公共安全领域，如实时人脸识别等领域，对实时大量数据的高效处理也是计算机视觉应用的一个瓶颈。需要解决数据存储、数据传输和高速计算等方面的问题，以满足不同应用场景下的不同需求。
5. 隐私保护和数据安全：计算机视觉应用普及后，会涉及到隐私和数据安全等问题。如何在维护计算机视觉应用的同时保障用户的数据安全，以及如何在保护用户隐私的前提下发挥计算机视觉的应用价值等，也是待解决的问题之一。