图像识别与图像识别计算机视觉：有什么区别？

 在当前的人工智能和机器学习行业中，“图像识别“和”计算机视觉”是两个最热门的趋势。 这两个领域都涉及识别视觉特征，这就是大多数时候这些术语经常互换使用的原因。 尽管存在一些相似之处，但计算机视觉和图像识别都代表了不同的技术、概念和应用。 

在本文中，我们将通过深入研究计算机视觉和图像识别的差异、相似之处和所使用的方法来比较它们。 那么让我们开始吧。 

什么是图像识别？

图像识别是现代人工智能的一个分支，它允许计算机识别或识别数字图像中的图案或对象。 图像识别使计算机能够识别任何图像中的物体、人物、地点和文本。 

使用的主要目的 图像识别 是在分析和解释视觉内容以学习有意义的信息后，根据预定义的标签和类别对图像进行分类。 例如，如果正确实施，图像识别算法可以识别并标记图像中的狗。 

图像识别如何工作？

从根本上讲，图像识别算法通常使用机器学习和深度学习模型通过分析图像中的每个单独像素来识别对象。 图像识别算法被输入尽可能多的标记图像，以尝试训练模型来识别图像中的对象。 

图像识别过程一般包括以下三个步骤。 

收集和数据

第一步是收集并用图像标记数据集。 例如，包含汽车的图像必须被标记为“汽车”。 一般来说，数据集越大，结果越好。 

在数据集上训练神经网络

一旦图像被标记，它们将被输入神经网络以对图像进行训练。 开发者一般更喜欢使用 卷积神经网络 或用于图像识别的 CNN，因为 CNN 模型能够检测特征而无需任何额外的人工输入。 

测试与预测

模型在数据集上训练后，会被输入“测试”数据集包含未见过的图像以验证结果。 该模型将使用从测试数据集中学到的知识来预测图像中存在的对象或模式，并尝试识别该对象。 

什么是计算机视觉？

计算机视觉 是现代人工智能的一个分支，允许计算机识别或识别数字媒体（包括图像和视频）中的模式或对象。 计算机视觉模型可以分析图像以识别或分类图像中的对象，并对这些对象做出反应。 

计算机视觉模型的主要目标不仅仅是检测图像中的对象，它还与对象进行交互和反应。 例如，在下图中，计算机视觉模型可以识别帧中的物体（踏板车），并且还可以跟踪帧内物体的运动。 

计算机视觉如何工作？

计算机视觉算法的工作原理与图像识别算法一样，使用机器学习和深度学习算法通过分析图像中的每个单独像素来检测图像中的对象。 计算机视觉算法的工作可以总结为以下步骤。 

数据采集​​和预处理

第一步是收集足够数量的数据，包括图像、GIF、视频或直播流。 然后对数据进行预处理以去除任何噪声或不需要的对象。 

特征提取

然后将训练数据输入计算机视觉模型，以从数据中提取相关特征。 然后，该模型检测并定位数据中的对象，并根据预定义的标签或类别对它们进行分类。 

语义分割与分析

那么图像就是 分段 通过向每个单独的像素添加语义标签来分成不同的部分。 然后根据任务的要求对数据进行分析和处理。 

图像识别与计算机视觉：它们有何不同？

虽然图像识别和计算机视觉都基于识别物体的基本原理，但它们在范围和目标、数​​据分析水平以及所涉及的技术方面有所不同。让我们分别讨论一下它们。 

范围和目标

图像识别的主要目标是识别和分类图像中的对象或模式。 主要目标是检测或识别图像中的对象。 另一方面，计算机视觉旨在分析、识别或识别数字媒体（包括图像和视频）中的模式或对象。 主要目标不仅是检测框架内的物体，还要对它们做出反应。  

分析水平

图像识别和数据分析之间最显着的区别在于分析的水平。 在图像识别中，模型仅涉及检测图像中的对象或图案。 另一方面，计算机视觉模型不仅旨在检测物体，还试图理解图像的内容并识别空间排列。 

例如，在上面的图像中，图像识别模型可能仅分析图像以检测帧中的球、球棒和儿童。 然而，计算机视觉模型可能会分析帧以确定球是否击中球棒，或者是否击中孩子，或者全部错过。 

复杂

图像识别算法通常比计算机视觉算法更简单。 这是因为图像识别通常用于识别图像中的简单对象，因此它们依赖于深度学习和卷积神经网络 (CNN) 等技术来进行特征提取。 

计算机视觉模型通常更复杂，因为它们不仅在图像中检测对象并对其做出反应，而且还在视频和直播流中检测对象并对其做出反应。 计算机视觉模型通常是图像识别、深度学习、模式识别、语义分割等技术的组合。 

图像识别与图像识别计算机视觉：它们相似吗？

尽管存在差异，图像识别和计算机视觉也有一些相似之处，可以肯定地说： 图像识别是计算机视觉的一个子集。 必须了解，这两个领域都严重依赖机器学习技术，并且它们使用在标记数据集上训练的现有模型来识别和检测图像或视频中的对象。 

总结

总而言之，图像识别用于识别和检测图像中的对象的特定任务。 计算机视觉使图像识别更进一步，并解释帧内的视觉数据。