7.计算机视觉：让AI拥有一双“火眼金睛”

什么是计算机视觉（CV）？
让计算机理解数字图像或视频的内容。
人类可以瞬间认出猫、读出路牌、判断远近，但对计算机来说，图像只是一堆0-255的像素数字。

👁️ 核心任务：从像素矩阵中提取有意义的信息。

四大经典任务
图像分类：这张图是猫还是狗？

目标检测：找出图中所有物体及其位置（画框）

图像分割：每个像素属于哪个物体（精确到轮廓）

姿态估计：识别人体关节关键点

卷积神经网络（CNN）------视觉革命的引擎
为什么普通DNN不适合图像？
全连接层参数量巨大：100x100的图，输入层就有1万个节点，第一层隐藏层若1000个节点，权重1000万，易过拟合且慢。

CNN的三大利器

A. 卷积层：用一个小的"卷积核"在图像上滑动，提取局部特征（边缘、纹理）。

例如3x3的核可以检测垂直边缘

多个核可以检测不同特征

B. 池化层：降采样（如2x2区域取最大值），减少尺寸，增加平移不变性。

C. 全连接层：最后将特征图展平，做分类。

经典CNN架构简图

python 复制代码

Input(224x224x3) -> Conv+ReLU -> Pool -> Conv+ReLU -> Pool -> ... -> FC(1000类)

动手：用预训练模型识别1000类物体

python 复制代码

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

model = ResNet50(weights='imagenet')
img_path = 'cat.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
preds = model.predict(x)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

目标检测的演进
两阶段法（R-CNN系列）：先提候选框，再分类。准确但慢。

单阶段法（YOLO, SSD）：直接回归框和类别。实时检测（30+FPS）。

YOLO的理念：把图像分成SxS网格，每个网格预测B个边界框和置信度。

计算机视觉的日常应用
应用技术
人脸解锁人脸检测+识别
自动驾驶车道线检测+行人检测+语义分割
医疗影像肺结节检测、视网膜病变分级
安防行为识别、车牌识别
小结
CNN通过卷积和池化高效提取图像的层次化特征，使计算机视觉从实验室走入千家万户。下一篇我们走进自然语言处理，看看AI如何理解人类的语言。

下一篇预告：《自然语言处理：AI如何读懂你的"弦外之音"？》