計算機視覺測試對視覺算法提出了一系列挑戰,并記錄了反應。計算機視覺的發展支持諸如自動圖像處理、患者診斷和,以及機器人運動。對這一主題感興趣的設備通過測試來確定他們使用各種算法和程序可以達到的性能水平。這可...
                    
                    
                        計算機視覺測試對視覺算法提出了一系列挑戰,并記錄了反應。計算機視覺的發展支持諸如自動圖像處理、患者診斷和,以及機器人運動。對這一主題感興趣的設備通過測試來確定他們使用各種算法和程序可以達到的性能水平。這可以幫助他們確定他們的工作需要改進的地方,以及采取什么樣的改進措施來提高算法的功能。

需要實驗室設置來進行計算機視覺測試以控制變量。
,計算機可以充當視覺信息的處理器,利用攝像機進行視覺輸入。計算機視覺可以從相對簡單的過程(如識別視野中的特定項目)到更復雜的分析過程。這是通過編程和培訓來完成的,它涉及計算機視覺測試來挑戰程序。計算機視覺測試通常需要一個實驗室來控制變量和訪問高速處理設備。
在計算機視覺測試中,該算法可以呈現一系列的挑戰圖像。這些圖像的復雜程度可能不同,可以包括參考圖像和測試圖像以及目標圖像,以觀察它對混合圖像的整體反應。例如,對于面部識別程序,程序員希望計算機能夠識別出人臉,而不要被那些東西所迷惑可能看起來像人臉,例如形狀奇特的巖石的照片。測試人員對計算機進行編程,以提供輸出,如圍繞人臉旋轉或點亮指示燈,以響應視覺輸入。
靜態圖像并不是計算機視覺測試中唯一可用的東西計算機還可以處理視頻和實時事件。它們可能需要能夠跟蹤運動中的特定目標并執行各種操作。例如,軍用飛機中的瞄準和瞄準系統可以跟蹤目標,并自動更新軌跡和其他參數,以利飛行員。更多平心而論,實時圖像跟蹤對于像體育攝影師這樣的人是有用的,他們在處理像賽馬這樣快速的對象時可能依賴快速自動對焦功能。
可以使用各種測試將程序推到極限。當測試人員發現弱點時,他們可以對程序進行調整并重新測試。能夠學習的算法對這類活動至關重要,因為程序可以通過每次計算機視覺測試變得更加智能。它從錯誤中學習,并將這些信息存檔以備將來參考,以盡量減少誤報或漏報的機會。