智能采集站(ai照片修图：2020年底将出现极其惊人的发展)

　　智能采集站(ai照片修图：2020年底将出现极其惊人的发展)

　　智能采集站的出现让世界变得更美好，现在如果不用相机和处理器的话，很多网站都无法访问了。尤其是微信公众号的推文，微信小程序的访问都存在时延，对于不支持时延要求高的传统的“搜索式”网站来说，是一个很大的考验。本文系*敏*感*词*研究所原创，未经许可，不得转载。敬请关注和扩散！在人工智能逐渐发展成熟的当下，ai照片修图的市场需求十分巨大，因此很多厂商都在对相机进行了改进，包括将图像处理芯片集成到相机本身中。

　　而一台相机可以有各种尺寸，不同规格的镜头，更是可以更好地做到无缝覆盖整个*敏*感*词*系统。ai照片修图这一块，预计2020年底将会出现极其惊人的发展，这将是一个非常有潜力的市场。据computex2019最新报道，高通在人工智能和图像处理领域的领导地位将被继续巩固，英伟达也会在智能图像处理（ai）领域施压。

　　但由于英伟达现在仍然是头部厂商，受到影响的可能较小。我们先来分析一下，什么叫智能图像处理？答案很简单，就是将不同的图像信息组合成一个有规律可循的的视频。很多ai*敏*感*词*或者ai数据库都是建立在以上的基础上的，因此应用价值非常大。不过另一方面来说，智能图像处理的瓶颈却非常突出。先回顾一下，*敏*感*词*的基本原理：接收光信号→扫描一张图像→判断好坏→确定阈值的二值。扫描过程需要用到的光信号有三种：。

　　1、红外光、

　　2、三角光、

　　3、反光板。其中最难处理的是三角光，一个侧脸，三角光就会在它的两侧形成一条边缘，把正脸给遮挡掉，不知道什么原因，得到的是三角光。所以现在的大厂一般用3d扫描、3d识别来解决。但具体效果如何？我们先来打一个比方，用一台普通的*敏*感*词*来看一台走过街头的自行车，3d扫描的效果应该如何？对于智能图像处理来说，效果肯定比3d扫描弱得多，首先是光信号的问题，3d扫描是单侧发光，而3d*敏*感*词*是双侧发光，而且光源是竖直光源，很容易畸变。

　　其次是单侧发光所产生的光斑也会比较难清晰。最后是单侧发光的信息是不能完全解析的，会有很多信息无法完全解析。而且由于受各种条件影响的影响，双侧发光同样会存在畸变问题。再来看同样采用3d扫描的一台自行车，我们直接用两个光源，来看同样的侧脸情况，3d扫描的效果如何？我们发现这台自行车，一侧光源的光比比较大，就像我们在街上看到过街牌子，三角光发光处理的侧脸比较差，接近椭圆。

　　还有就是侧脸识别出现的误差较大，还没有ai图像识别识别速度快。而且在图像识别过程中，识别不到目标，人对于自行车也不熟悉，盲目学习图像识别技术，会出现很多错误的识别和。