计算机视觉在机器学习中起什么作用？

计算机视觉是设备拍摄照片或视频，然后计算机分析媒体以理解和解释它的过程。通过仔细的分析，计算机视觉可以确定交通量，食物的有效期和天气风险。计算机视觉相对较新，随着专家对技术进行磨练并扩展其应用，它将变得无处不在。

计算机视觉在机器学习中起着不可估量的作用。机器学习是对各种过程中的算法和统计模型的研究。使用这些算法和模型，计算机系统无需明确的指令即可完成任务。农业和金融服务，机器学习在所有方面都发挥着至关重要的作用。计算机视觉和机器学习具有共生关系。尽管计算机视觉扩大了机器学习的范围，但机器学习有助于计算机视觉系统识别和跟踪对象。

以下是机器学习和计算机视觉共享的三个关系示例：

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车使用数百种机器学习算法。这些算法可帮助车辆了解信号的含义并确定发生事故的危险。借助计算机视觉，此过程变得更加容易。计算机视觉可以识别出信号，行人在绿灯下过马路以及突发风险。因此，借助计算机视觉，道路对于驾驶员和行人而言变得更加安全。

制造业

如果没有计算机视觉系统，则机器学习在工厂装配线中可能会发挥很小但至关重要的作用。但是借助计算机视觉，计算机可以识别数百个对象，并确切知道如何处理每个对象。机器学习和计算机视觉系统对于替代人需要很长时间工作。

零售

随着在线购物的兴起，消费者在线下订单，然后人或机器人找到订单并将其提供给分销商或直接提供给客户。借助机器学习和计算机视觉，机器人可以识别，定位和包装商店中的数百个对象。事实证明，此过程对公司而言更省成本，更有效，对客户而言则更快。