如何使用机器学习处理图像

图像处理是利用复杂的算法对图像进行技术分析。在图像处理中，图像是输入，有用的信息是输出。据报道，到2021年，图像处理行业产值将达到389亿美元。

同样，人工智能行业也出现了可观的增长。据《福布斯》称，人工智能和机器学习被认为有潜力在2020年之前在市场营销和销售方面再创造2.6T的价值，在制造和供应链规划方面再创造至多2T的价值。

以前的图像处理只涉及分析图像中的离散对象。利用人工智能和机器学习可以给图像处理行业带来很多变化。谷歌镜头就是利用深度机器学习和人工智能来处理复杂图像的应用之一。假设你正在外国的花园中散步，你想知道一些花的名字。因为你在外国，所以你看不懂信息板上写的语言。你会怎么做?不用担心，谷歌推出的谷歌镜头应用，利用图像处理技术、人工智能技术和深度机器学习，可以再次拯救你。谷歌镜头检测并理解它所检测到的，并据此给出相应的解释。你要做的唯一的一件事就是把你的手机对准一朵特定的花，然后问谷歌助手你所指向的对象是什么。人工智能使得能够识别和描述图像内容的软件开发成为可能。人工智能和机器学习可以在图像处理领域创造真正的奇迹。不同行业可以带来的一些变化如下:

医疗保健行业

图像分析在医疗保健行业中非常有用。基于深度学习算法的计算机视觉软件已经让医疗行业变得更加简捷。这样的软件使得自动化分析能够以更快的速度提供更准确的结果。大多数医院还没有开始使用这种技术。如果使用得当，这些技术可以帮助我们减少对人工分析的依赖。从宏观到微观，包括分子成像，可以用来实现先进和准确的诊断程序。图像处理在肿瘤诊断中起着至关重要的作用。机器学习和人工智能可以应用的领域如下:

1. 医学x光：在世界上大多数医院，放射科医生被要求研究x光以寻找异常。利用先进的深度学习算法进行自动图像分析，减轻了放射科医师的负担，可以得到更准确、更快的结果。这样的分析可以帮助放射科医生做出正确的决定。因此，放射科医生只需要关注那些图像分析标记为重要的报告。

2. 患者：自动图像分析对患者很有帮助。他们不再需要等上几天才能知道诊断结果。在没有人为错误的情况下他们将获得更加准确的结果。

医疗机器人可以让医生利用高质量的3D图像进行精细的诊断和手术，但目前还不能实现。

防卫

以前，由于士兵们对前方一无所知，他们很难接近某些特定地点。但现在，图像处理技术的进步彻底改变了战争，遥控无人机可以用来捕捉这些地点的图像，然后通过深度学习算法对其进行分析。

当一个人在门附近时，发出警报的监控摄像机甚至可以分析出这个人是谁，这都归功于图像处理技术，它将彻底改变世界。

汽车工业

在过去的十年中，汽车工业经历了历史上最大的变革，但没有什么能阻止这个行业即将出现的创新，即无人驾驶汽车的出现。无人驾驶汽车代表着未来，也是这个行业有史以来最伟大的事情。无人驾驶汽车可以为我们完成所有的驾驶工作；同时，我们可以做任何我们想做的事。想象一下，世界将变得没有任何交通阻塞或其他交通问题，这看起来很不错？由于图像处理和深入学习的进步，无人驾驶汽车也将有助于减少事故的发生。无人驾驶汽车的工作原理是基于目标检测。目标检测涉及图像分类和图像定位：图像分类识别图像中的对象，图像定位提供该对象的位置，这些是通过使用人工智能和机器学习技术来实现的。

农业

就农业而言，图像处理和人工智能一样可以改变其原本的面貌，它有助于提高产品质量，可以用来检测杂草。杂草是生长在农田中的外来植物，它们与作物争夺水分，由此影响作物的生长，基于边缘的机器分类器可以识别这些杂草；红外图像分析有助于对灌溉技术的了解和检测，甚至也可以用来预测收获时间；计算机视觉和图像处理也可用于根据颜色、大小和形状对水果和其他食品进行分级；自动化的食品质量分析可以帮助农民节省很多时间和金钱。

图像处理的好处以及人工智能将如何改变图像处理的世界并不局限于上述几点。我们仍然处于图像处理发展的早期阶段，我们还不知道它的潜力有多大。人们仍不知道图像处理是否能具有人类视觉的潜力，世界各地的摄像机捕捉到的海量数据的存储也存在很多问题。我们仍在进行大量的研究和分析，以进一步提升图像处理的能力。这一天即将到来，科技将改变我们的生活方式。