人工智慧領域發展到現在，ai與人工智慧、圖像識別領域、計算機視覺領域等近年來越來越多的整合和融合。首先，人工智慧在生活工作中將普遍應用；其次，人工智慧在不同的工作場景都有其應用，從金融到醫療，從服務到工廠，應用無處不在；最後，人工智慧正在與自動駕駛技術等聯繫在一起。當人工智慧，特別是與人工智慧與圖像識別、計算機視覺等「熱門領域」結合在一起的時候，能不能迸發出革命性的能量？
下面小編就來為大家解答一下。圖像識別與人工智慧圖像識別和機器視覺有什麼區別？這個問題很多人看到這個問題一定會發蒙，不都是相同的基礎麼？上面的圖片如果上傳到網上，很多人就會問，這是不是把圖片中的東西翻譯成英文了？其實圖像識別不單單是把原文字翻譯成英文這麼簡單。比如把原圖片放在了視頻平臺上，經過圖像識別技術，就可以識別出這個視頻到底是什麼視頻了。
也就是說，圖像識別和人工智慧最本質的區別在於，前者需要先對原圖片中原有元素進行處理，然後識別出想要識別的東西，後者是先識別出各種元素的特徵，再用一些規則，來把這些元素進行排列組合。機器視覺圖像識別中的像素是怎麼來的？在平時的操作和研究中，我們最常用的一句話就是，「一個像素對應一個像素」。如上圖中的左側是一個圓形圖像，右側是一個矩形圖像，在繪製之前，會用一個256色的顏料在像素處畫一條直線，然後圖像就會成為一個正方形。相應的，一個像素對應一個原點就是這麼來的。但是這個結論在實際生活中很難實現，需要結合原始的照片才能確定一個像素對應什麼顏色，但是因為像素有256個，所以實際上的畫線的數量是一個四邊形。
下面，我們來看一下，用一個像素對應一個四邊形可不可以呢？通過查看rgb的相關資料可以得知，24個像素是可以構成一個四邊形的，但是，實際中很難實現（有其他更多多色像素可以畫四邊形）。但在這裡我們就可以通過一個像素點成像一個四邊形的實驗就可以成功進行模擬。那如果用圖像識別技術做到了這一點，我們就可以實現左圖中一隻羊不但能夠成像成為左上方的圖案，而且還能成像成為右邊的圖案。
得到的結果是左下方是藍色的圖案，這一點是遠遠不可能的，也就是說我們的圖像識別技術還是一個很初級的模式識別，難以成功的實現還原生活場景中的樣貌。但是我們可以通過學習一個人肉眼能夠檢測和辨認的顏色結構來做到這一點。然後我們就可以把這些有規律性的顏色做成一個通用矩陣，然後把人工智慧圖像識別技術加入到這個通用矩陣中就可以了。