本文将为您提供关于使用计算机视觉优化运营制造商不可不知的事的详细介绍，我们还将为您解释计算机视觉应用场景有哪些的相关知识，同时，我们还将为您提供关于(干货)|机器视觉不可不知的相机内部工作原理、AI+
本文将为您提供关于使用计算机视觉优化运营 制造商不可不知的事的详细介绍，我们还将为您解释计算机视觉应用场景有哪些的相关知识，同时，我们还将为您提供关于(干货) |机器视觉不可不知的相机内部工作原理、AI+生物计算：用计算机视觉技术理解细胞生命、APP免费渠道，运营者不可不知的基础常识、c – 从哪里开始使用计算机视觉的实用信息。
本文目录一览：- 使用计算机视觉优化运营 制造商不可不知的事（计算机视觉应用场景有哪些）
- (干货) |机器视觉不可不知的相机内部工作原理
- AI+生物计算：用计算机视觉技术理解细胞生命
- APP免费渠道，运营者不可不知的基础常识
- c – 从哪里开始使用计算机视觉
使用计算机视觉优化运营 制造商不可不知的事（计算机视觉应用场景有哪些）
从医疗保健和制药到食品和饮料，全球的制造行业仍然效率低下。尽管很多制造商的工程团队尽了最大的努力，但产品设计低于标准，缺乏有效的沟通，充斥着人为错误，每年导致全球近8万亿美元的浪费。
这是毫无疑问的，这个关键问题严重影响了制造商的收入和运营环境。于是，制造行业企业正在寻求各种解决方案，例如采用计算机视觉技术，以提高效率、优化制造流程、减少浪费和推进创新。
简而言之，计算机视觉是人工智能(AI)的一个领域，它能够使计算机解释和理解来自图像和视频等来源的视觉信息。利用海量数据，对输入的图像进行处理，用标记的方式识别对象，并找出它们的规律和模式。这项技术已经流传多年，不过最新的进展表明，现今系统的准确率已经达到了99％，而十年前的准确率只有50％。
目前只有10%的制造商在运营业务中应用计算机视觉。然而，随着这项技术的好处变得越来越明显，越来越多的制造公司正在研究或实施这项技术，现在是深入研究的时候了。
计算机视觉是如何工作的
数据收集是计算机视觉系统工作的关键。在装配线上，摄像头和传感器被安装，可以捕捉图像并上传到服务器。随后，该系统能够辨别生产流程中不同的组成部分和阶段，并对任何缺陷和异常按照问题类型和严重程度予以分类。系统会随着接收到更多数据和反馈不断地自我改进和发展。
为了说明这一点，假设企业正在运营一条药品生产线，在这种情况下，计算机视觉系统可以准确地验证药丸的大小、形状变化、缺陷或总数。当生产过程中面临问题时，设备上的连接可以提供警报、分析和操作见解。
计算机视觉的用例
许多因素可能会成为制造过程中遇到的瓶颈和减速的原因，比如设备故障、糟糕的计划和质量控制问题等。制造公司可以解决车间产品生产和机器运动的问题，因为计算机视觉系统能够检测和跟踪它们。
制造商可以使用计算机视觉技术来监控设备和机器，以便识别磨损的迹象。这样，项目经理可以更有效地安排维护和维修，从而减少停机时间。当设备和机器处于良好的工作状态时，企业可以维持生产水平，减少职业事故的风险，并满足健康和安全要求。
计算机视觉的另一个主要用途是提高产品质量。制造商明白，确保他们的产品符合标准、没有缺陷并符合监管要求可能是一个真正的挑战，尤其是在处理大量产品时。计算机视觉可以帮助他们高速准确地检查产品，甚至发现操作人员可能遗漏的微小缺陷，从而提高产品质量，减少浪费。
最重要的是，实施计算机视觉系统使企业能够检测安全装备和设备的不当使用，可能导致物体坠落的情形，同时还可以评估安全水平。因此，这项技术可以帮助制造企业预防事故，并有效地避免工伤。
实施计算机视觉需要考虑的事项
制造业有可能因计算机视觉的快速发展而受到革命性影响。了解实施这种创新技术的现实对制造商跟上潮流非常关键。
由于每个产品及其缺陷都是独一无二的，因此实现适用于一个产品线的计算机视觉模型并不能保证也适用于另一个产品线。
因此，为了做出更明智的决策，避免超支并确定哪种计算机视觉解决方案最有用，制造商需要:
- 确定他们的具体需求并设定目标。
- 研究可用的计算机视觉选项。
- 进行试点测试，以评估解决方案的性能。
- 确保解决方案可以扩展以满足他们未来的需求。
尽管计算机视觉解决方案有能力帮助制造商节省时间和费用，但实施它们可能涉及大量投资。
这是因为，制造商在部署解决方案之前需要准备基础设施，并开展必要的基础工作，这意味着投资于摄像头、安装和数据收集工具。
归根结底，计算机视觉通过利用视觉信息的力量正在改变制造业，它使制造商能够提高产品质量，减少浪费，为员工创造更安全的工作环境。然而，由于这项技术为每个用例提供了独特的解决方案，并且需要采用昂贵的硬件，制造商必须设定特定的目标来优化他们对计算机视觉的使用。
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(干货) |机器视觉不可不知的相机内部工作原理
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。
一. 相机的芯片类型：
一般情况下，工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机，当然也有一些其他的芯片，比如富士公司生产的Super CCD芯片。这里我们只讨论市场主流的CCD相机和CMOS相机的工作原理。数码相机的CCD和CMOS都深藏于相机内部，就算您有机会看到它们的样子，也很难进行区分。
CCD芯片相机：
CCD芯片工作原理，如图所示：
在感光像点接受光照之后，感光元件产生对应的电流，电流大小与光强对应，因此感光元件直接输出的电信号是模拟的。在CCD传感器中，每一个感光元件都不对此作进一步的处理，而是将它直接输出到垂直寄存器，传到水平寄存器中，最后才能形成统一的输出。由于感光元件生成的电信号实在太微弱了加上在此过程中会产生大量电压损耗，无法直接进行模数转换工作，因此这些输出数据必须做统一的放大处理—这项任务是由CCD传感器中的放大器专门负责，经放大器处理之后，每个像点的电信号强度都获得同样幅度的增大；因信号只通过一个放大器进行放大，所以产生的噪点较少。但由于CCD本身无法将模拟信号直接转换为数字信号，因此还需要一个专门的模数转换芯片进行处理，最终以二进制数字图像矩阵的形式输出给专门的DSP处理芯片。
CMOS芯片相机：
CMOS工作原理，如图所示：
而对于CMOS传感器，上述工作流程就完全不适用了。CMOS传感器中每一个感光元件都直接整合了放大器和模数转换逻辑，当感光二极管接受光照、产生模拟的电信号之后，电信号首先被该感光元件中的放大器放大，然后直接转换成对应的数字信号。换句话说，在CMOS传感器中，每一个感光元件都可产生最终的数字输出，所得数字信号合并之后被直接送交DSP芯片处理，问题恰恰是发生在这里，CMOS感光元件中的放大器属于模拟器件，无法保证每个像点的放大率都保持严格一致，致使放大后的图像数据无法代表拍摄物体的原貌—体现在最终的输出结果上，就是图像中出现大量的噪声，品质明显低于CCD传感器，不过目前这方面的技术已大幅改善。
二. 黑白相机成像原理：
以CCD原理为例，CCD原理并不复杂。我们可以把它想象成一个顶部被打开的记忆芯片。因此光束可以射到记忆单元中。根据"光电效应”，这些光束在记忆单元中产生负电荷（下图中右上部分）。
曝光后，这些电荷被读出，进而被相机处理单元进行预处理。从相机处理单元输出的就是一幅数字图像。
三. 彩色彩色成像原理：
CCD芯片将光子转换为电子，在这一过程当中，光子数目与电子数目互成比例。但光子还有另外一个特征值——波长（波长决定颜色），而这条信息却没有在这个过程中被转换为电子。因此，从这个意义上说，CCD芯片都可以被称为色盲。所以彩色相机的成像稍微复杂些，目前主要有两种方式：三棱镜方式和滤光片方式，下面分别介绍：
三棱镜方式：
为了获取光线的颜色信息，我们很容易想到用三棱镜将光束分成单色光，然后分别成像，对，三棱镜方式就是这个原理，如下图：
他将从镜头射入的光分成三束，每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色，然后使用三块CCD分别感光。这些图象再合成出一个高分辨率、色彩精确的图象。如300万像素的相机就是由三块300万像素的CCD来感光。也就是可以做到同点合成，因此拍摄的照片清晰度相当高。该方法的主要困难在于其中包含的数据太多。在你照下一张照片前，必须将存储在相机的缓冲区内的数据清除并存盘。因此这类相机对其他部件的要求非常高，其价格自然也非常昂贵。
滤光片方式：
当然，为了获取光线的颜色信息，我们很容易想到用滤光片来实现，原理图如下：
在该图中，每个感光元件对应图像传感器中的一个像点，由于感光元件只能感应光的强度，无法捕获色彩信息，因此必须在感光元件上方覆盖彩色滤光片。在这方面，不同的传感器厂商有不同的解决方案，最常用的做法是覆盖RGB红绿蓝三色滤光片，以1：2：1的构成由四个像点构成一个彩色像素（即红蓝滤光片分别覆盖一个像点，剩下的两个像点都覆盖绿色滤光片），采取这种比例的原因是人眼对绿色较为敏感。而索尼的四色CCD技术则将其中的一个绿色滤光片换为翡翠绿色（英文Emerald，有些媒体称为E通道），由此组成新的R、G、B、E四色方案。不管是哪一种技术方案，都要四个像点才能够构成一个彩色像素。
从上图我们看到，经过相机处理单元之后，上图右上角中的空白值，被补上了255，这里牵涉到色彩插值，详见下：
色彩插值：
一开始我们将使用在用于成像与测量的单CCD相机（测量）一节中介绍过的数字原始图像。为了简单起见，该数字原始图像、它的源图及拜尔滤光片都被列于下图。
这里介绍两种简单的插值方式：
复制临近像素法：
填补缺失的色彩值的最简单方法就是从临近像素中获取色彩值。让我们以第二行第一个绿色像素（来自拜尔滤光片）为例（如下图中被加粗黑框之像素所示）。
在源图像中该点实际是红色，但经拜尔滤光片绿色像素过滤后色彩值变为零。我们只需要把临近红蓝像素中的红色与蓝色值（见上图）复制到该像素中，就能获得其RGB值（255，0，0）。就上图所示例子而言，插值法产生了正确的RGB值。但在实际应用当中，对于静止图像，这种简单的插值法所生成的结果是不可接受的。但由于它并不耗费多少时间，我们可以将其用于对质量标准要求不高的视频数据流中（例如视频预览）。
临近像素均值法（双线性插值）：
我们可以对“复制插值法”作出的第一个改进就是使用若干临近像素的均值。如图所示，这种方法同样可以得到正确的RGB值（255，0，0）。但第二个例子指出了均值法的一个重大缺陷：均值法有低通特性，并由此将清晰的边界钝化。RGB值本应是（255，0，0），但实际上变成了（255，128，64），因此该点变成了棕橙色。
今天相机中所使用的插值法的性能要大大高于前面介绍的这两种基本方法。A Study of Spatial Color Interpolation Algorithms for Single-Detector Digital Cameras一文 对这些算法做了很好的介绍和比较。
四. 相机接口类型：
GIGE千兆网接口：
千兆网协议稳定，该接口的工业相机是近几年市场应用的重点。使用方便，连接到千兆网卡上，即能正常工作。
在千兆网卡的属性中，也有与1394中的Packet Size类似的巨帧。设置好此参数，可以达到更理想的效果。
传输距离远，可传输100米。可多台同时使用，CPU占用率小。
USB2.0接口：
所有电脑都配置有USB2.0接口，方便连接，不需要采集卡。
USB2.0接口的相机，是最早应用的数字接口之一，开发周期短，成本低廉，是目前最为普通的类型，缺点是其传输速率较慢，理论速度只有480Mb（60MB）。
在传输过程中CPU参与管理，占用及消耗资源较大。USB2.0接口不稳定，相机通常没有坚固螺丝，因此在经常运动的设备上，可能会有松动的危险。传输距离近，信号容易衰减。
USB3.0接口：
USB 3.0的设计在USB 2.0的基础上新增了两组数据总线，为了保证向下兼容，USB 3.0保留了USB 2.0的一组传输总线。
在传输协议方面，USB 3.0除了支持传统的BOT协议，新增了USB Attached SCSI Protocol (USAP)，可以完全发挥出5Gbps的高速带宽优势。
由于总线标准是近几年才发布，所以协议的稳定性同样让人担心。传输距离问题，依然没有得到解决。
Camera Link接口：
需要单独的Camera Link接口，不便携，导致成本过高。传输速度是目前的工业相机中最快的一种总线类型。
一般用于高分辨率高速面阵相机，或者是线阵相机上。
传输距离近，可传输距离为10米。
1394（火线）：
1394接口，在工业领域中，应用还是非常广泛的。协议、编码方式都非常不错，传输速度也比较稳定，只不过由于早期苹果的垄断，造成其没有被广泛应用。
1394接口，特别是1394B口，都有坚固的螺丝。1394接口不太方便的地方是其未能普及，因此电脑上通常不包含其接口，因此需要额外的采集卡，传输距离仅为4.5米。
占用CPU资源少，可多台同时使用，但由于接口的普及率不高，已慢慢被市场淘汰。
五. 线阵和面阵相机：
面阵：
上面我们所说的相机均属于面阵相机，相机像素是指这个相机总共有多少个感光晶片，通常用万个为单位表示，以矩阵排列，例如3百万像素、2百万像素、百万像素、40万像素。百万像素相机的像素矩阵为W*H=1000*1000。相机分辨率，指一个像素表示实际物体的大小，用um*um表示。数值越小，分辨率越高。
线阵：
线阵相机是一类特殊的视觉机器。与面阵相机相比，它的传感器只有一行感光元素，因此使高扫描频率和高分辨率成为可能。线阵相机的典型应用领域是检测连续的材料，例如金属、塑料、纸和纤维等。被检测的物体通常匀速运动 , 利用一台或多台相机对其逐行连续扫描 , 以达到对其整个表面均匀检测。可以对其图象一行一行进行处理 , 或者对由多行组成的面阵图象进行处理。另外线阵相机非常适合测量场合，这要归功于传感器的高分辨率 。
六. 相机常见参数介绍：
1. 分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数（Pixels），对于工业数字相机一般是直接与光电传感器的像元数对应的，对于工业数字模拟相机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。
2. 像素深度（Pixel Depth）：即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于工业数字数字相机一般还会有10Bit、12Bit等。
3. 最大帧率（Frame Rate）/行频（Line Rate）：相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数（Frames/Sec.），对于线阵相机机为每秒采集的行数（Hz）。
4. 曝光方式（Exposure）和快门速度（Shutter）：对于工业线阵相机都是逐行曝光的方式，可以选择固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时间可以与行周期一致，也可以设定一个固定的时间；面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式，工业数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒，高速相机还可以更快。
5. 像元尺寸（Pixel Size）：像元大小和像元数（分辨率）共同决定了相机靶面的大小。目前工业数字相机像元尺寸一般为3μm-10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高。
6. 光谱响应特性（Spectral Range）：是指该像元传感器对不同光波的敏感特性，一般响应范围是350nm－1000nm，一些相机在靶面前加了一个滤镜，滤除红外光线，如果系统需要对红外感光时可去掉该滤镜。
参考文献：
1.https://zhidao.baidu.com/question/456371031.html
2.http://doc.plcjs.com/doc_apply/apply_other/2009-9/3/099322203453836.htm
3.http://www.mimvm.com/share/skill/176.html
4.http://www.mv186.com/show-list-284.html
5.https://www.douban.com/note/237350466/
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AI+生物计算：用计算机视觉技术理解细胞生命
本次将由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室、百图人工智能科学顾问杨戈博士为大家分享在细胞内部，用计算机视觉技术理解细胞生命。
本文主要覆盖五部分内容：
- 背景介绍
- 案例研究：细胞如何降解回收垃圾？
- 其他应用示例
- 使用生物图像研究深度神经网络特性
- 总结与展望
一、背景介绍
首先，问一个特别不靠谱的问题，大家多少岁了？基本上来讲0~100之间。为什么问这个不靠谱的问题呢？其实是想告诉大家，基本上在座的每个人，可以说40亿岁了。为什么这么说呢？我们人体、地球上的生命物体，是以细胞作为基本的结构功能单元的，我们都是来源于一个分裂的细胞，这个细胞的来源也是上一代分裂的细胞，所以说我们在座的每个人，一定是和这个星球上40多亿年前的生命体，有一个连续不断的这样一个连接，才到了我们今天。
为什么我要强调这个事情，不是想给大家讲哲学，而是想给大家讲另外一个话题--仿真。在生命科学里，仿真除了要考虑物理化学之外，还有一个非常重要的因素—自然进化。
我们细胞内部结构功能的选择，并不是完全用生物、物理和化学的原理就可以解决的，是随机的。所谓的真核细胞，就是DNA放在这个细胞核里头的结构就是：有一个细胞核，及各种各样的细胞器。我们人体是由多少个细胞构成的呢？370万亿细胞。现在，比如在英国，他们用各种各样的高度自动化的技术进行全局性的描述。简单来讲，生命科学的一个基本的问题，就是要解决对这个细胞的生命过程详细的描述，理解分子机制，是从基础的生命科学角度来讲的。在这些基础上，再有基础药物科学，比如刚才其他老师讲到的，计算化学的这个基础上，怎么样实现这个药物的筛选验证。
在座的都很熟悉“深度神经网”，是对于生物神经元的一个模拟。举例来说，在人类的坐骨神经里，从脊椎的底部到脚趾头的神经元，它的一个轴突长一米多。我们用人工神经元去模拟生物神经元的计算能力。比如说，北京市的平均寿命80岁，那这样一个神经元必须连续不断地工作80年。他的生命是如何维持呢？其实是有非常多的生命过程在里面，这些过程是非常了不起的。
动物实验中，用手术方法打开果蝇的三期虫卵，用荧光的方法去标记它的神经系统。会看到它有大量的物质传输，像我们刚才讲这个坐骨神经，从脊柱的尾端到脚趾头，慢速营养物质输送，大概需要两天半的时间。
这个过程非常了不起，它必须要连续不停地工作80多年或者是100年，一点都不能出错。所以，你可以用各种各样的技术看到单个的神经元里的机制，在我们的大脑每个神经元，在每个时刻都在进行着。
比如说，下图所示的虫卵细胞图，但我们人体比这更复杂。
人体最早是从一个受精卵发展的，它是有非常复杂的进化过程，有大量的调控。我们为什么要关心这些基础的生物学呢？并不是完全出于好奇心。比如说，对于神经元的了解，它会直接导致对神经退化疾病药物的发展。对于生命的发育过程的了解，直接会关系到生殖过程、儿童疾病、发育疾病、生殖疾病。这其实是一个基本的科学技术问题。
上图是诺贝尔奖的技术，即荧光技术，大概是90年代后期发展起来的。简单来讲，就是一个细胞，就像一个细胞机器似的，把不同的部分染上不同的颜色，或者用不同的颜色去标记，标记出这个不同的元器件你会看到不同的颜色的部分。这样的话，你可以理解它生命的过程，但是荧光成像只是提供了一个可视化。
我们知道光是看一个图片是不够的，你要处理它的信息，要对它进行分析，所以刚才宋老师已经讲到，对于图像的分析是非常重要的，需要理解它内部复杂的信息，这里头定量分析是非常重要的，所以我们今天会讲到更多这方面的内容。
实际上，在我们制药里，分析的场景是非常海量的。一般的制药公司都是有一个化学合成领库，比如说默克和罗氏，有几千万个化学品库，里面都是各种各样的化合物。
如何管理呢？它是用机器人来管理。像图中每个单元里存着一个化学品。怎么做实验呢？在一个培养皿里头，模拟一个癌症，在几千万个化学合成品库里，找到哪个对这个癌细胞有作用，怎么找呢？把细胞放在多孔板里，再把药加进去，然后看这个药对这个细胞有没有作用，能不能把这个癌症的发生发展把它停下来，它用的是高度自动化显微镜。
这也是现在百图用的是高度自动化的生产线设备、自动化的实验过程。比如说，你在一个well里，看到很多细胞，有的细胞在分裂，关键要看药物能不能让这个细胞有分裂停止的影响。如果想对癌症药物有效的话，它要让这个细胞的分裂停下来，就需要对图像进行自动的处理和理解。那么它的规模是多少呢？经常你要再做几百万个或者几千万个，所以就需要高度自动化的分析技术，在这里面，计算机视觉技术会起到一个非常重要的作用。整个人工智能在制药领域里，最近几年可以说是一个爆炸式的增长。
上图是斯坦福2021年，关于人工智能的进展报告。大家看第1类，比如说，对于癌症药物的研发，2019年在全世界范围里私企的投资额大概是30亿美元到了2020年达到130亿美元，在一年期间就增长了4倍。很多年以来，人们都觉得计算化学是应该对药物领域有贡献，但其实它的实用性还是离得比较远的，但人工智能在这个领域实际上已经有很大的影响了。
比如说这方面做得比较成功的公司Recursion，这个公司在考虑怎么样能够把一个疾病的细胞通过加药的办法把它变成一个正常的细胞。那怎么去刻画一个正常或非正常的细胞，主要是看它的图像、形态，这个公司做得非常成功，它有一个核心技术叫Cell Painting，荧光技术。就是一个细胞，就是一个分子机器，它有它有各种各样的元器件，它用这个不同的染色剂，染不同的元器件，总共有6个通道，每个染色剂有不同的波长或者不同的颜色，然后把一个分子机器的不同部件用6种不同的颜色染出来，然后再去分析它。对Recursion公司来讲，这样一种药物开发的模式非常的有效。像MIT和哈佛的Broad Institute，在生物信息学或者计算生物学领域里，是世界顶级的。他们现在成立一个联盟，由Anne Carpenter牵头和大概几十家药企一起做的做一个很大的图像库。拿不同的细胞，不同的癌症，如：肺癌、肝癌、胃癌等，用那种染色的方法，得到图像库。在这个基础上，它有大量的药物，哪个药物能把它拉成正常的。这个库是很大的，比如像Recursion，它的库是什么级别的呢？它是几个PB级，几千个TB级的一个数据库，具备非常多的处理的功能。
现在Recursion的AI技术，不再是探索性的前沿技术，大概几周之前，Recursion和罗氏签了一个研究合同，主要是做两方面，一个是肿瘤，另一个是做神经退化疾病。
但是大家知道，神经退化疾病是很难研发药物的，他们是用所谓的图形模型与图像模型去做药物研发。大家知道罗氏公司是经典的药物研发企业，现在他们也认可这种模式，所以这种AI的模式已经真正在改变领域，不是说像几年前处于概念性阶段
最后，我们回到计算机视觉技术。视觉技术它能干什么？举例来说，一个深度神经网络，它可以对图像进行分类。（见下图）
这个图像60%的概率是羊的图像，30%的概率是狗的图像。此外我们还可以对目标进行检测，比如自动驾驶与人脸识别，自动商场的商品推荐，或者自动计费都具备这个应用。
目标识别也可以做分割，把狗羊分割出来，把同类的羊不同的个体用颜色标出来。这些技术，实际上都是经典的计算机视觉技术，在生命科学里，在这个制药里，都会有非常好的应用。
我想强调的是，我们要处理的图像是一类所显微图像，这类图像和自然图像非常不同，比如说在自动驾驶或者一些其他领域的模型用到这个生物里是可以的。但是，通常情况下需要对这些模型进行一定的定制，因为这个图像它的属性是不一样的。
二．案例研究：细胞如何降解回收垃圾？
给大家深入讲一个例子，细胞怎么回收垃圾的。垃圾回收是非常重要的，这个当然不是个很有魅力的工作，但是很重要，细胞离开它活不了的，那么这细胞它是怎么做的呢？
简单来讲，垃圾回收这部分，是一个溶酶体的细胞器来做的，这个细胞器是一个封闭体，它有一种膜大家可以想象成一个一个工作单元，就是一个一个模块。那在细胞里面，它的运作又牵扯了两个细胞器，一个叫内吞体，一个叫溶酶体。
大家就把它想象成垃圾转运车，溶酶体里有很多很强的酸，对垃圾进行降解，降解完后有些材料可以复用。从这个内吞体收集了以后，内吞体和溶酶体要进行一个融合，把这个收集的垃圾递送到溶酶体里，溶酶体里头有强酸，把它降解完了以后然后再分开，这样就完成了一个过程。如果你要用荧光标记的话，红色的标记是内吞体，也就是像垃圾车，绿色的是垃圾处理站，你看细胞里在不断的运动。这个运动是没有什么模式的，这个垃圾车，一定要见到这个垃圾站，垃圾车要到垃圾站，然后两个融合后，材料递进来以后然后进行分解。
基本的生命科学的问题就是说这个红的怎么样见到这个绿色，这个怎么见面。我们现在先不去操心红色，我们先看这个绿色。这个规律是没法看的，所以必须要用定量的方法去分析，它内在的规律是什么。
那么，我们怎么分析它？就用计算机视觉技术。首先，对它进行检测，每一个点都是一个所谓的溶酶体，我们要把它进行定位，这里就要用计算机视觉技术特征检测的技术定位完以后，用运动跟踪的技术，跟踪下来你可以得到它的轨迹和运动的规律，这个也是我们经典的技术。
我给大家讲个例子，空间统计分析。我要理解它的空间的模式，它的特征规律，它的内在的模式，就是这些溶酶体，这些垃圾处理站他们在空间运动，中间他们有什么规律。简单来讲，计算它的空间密度，在单位面积里它有多少个。计算空间密度，结果一算以后会发现什么呢？密度越红越亮的颜色它的密度越多，其他地方密度低一点。在这个细胞里，它们的密度并不是均匀的，它是有在特定的区域，它不是固定的。这个垃圾转运车也是一样的，如果细胞它在某一个特定的地区，他还想增加他的垃圾处理能力，怎么办呢？就让这个局部的区域里垃圾处理车和垃圾转运的这部分，同时它的密度增加。
我们现在来做一个物理试验，假设我让大家做一件很奇怪的事情，比如想象两组人，一组人穿的是红衣服，一组穿绿衣服，如果想让他们增加见面的机会，没有任何规律让他们随机地走，那么他们见面的机会是不太有规律的。
但如果你要想让他们增加见面的机会，怎么办呢？告诉他们，往某个地方聚集，这样看到局部的空间密度就上去了，见面的机会是不是就多了。
无论是通过一系列复杂的实验，还是全面的实验，我们证实了一件事，在空间来讲，细胞内部对于这两个互相的作为细胞器，它的很重要的调节是局部的短暂的提高它的空间密度，然后让它增加交互作用。如果这个地方不再需求这个事情了，他就会消散掉，就会跑到下一个区域，这是一个很简单的一个控制规律。
它的运动实际上是在一个非常复杂的网络上运动的，这个网络叫内置网，就是用绿颜色网络标记的，红的就是溶酶体。
我们回到刚才假设想象性的实验，咱们的观众，一个穿上红衣服，一个穿上绿衣服，再让你们随机走，我在地上划上线，要求你们必须按照我划的线随机走，可以想象，划上线以后它比完全无规律随机时见面的机会高很多。我可以通过控制网络，让你们在某一个地方见面。
我们要做深度学习网的话，就要做一个图像分析，图像分割完以后，如果分割网络做得好，就可以得到很好的分割结果。
我们制药领域要回归到特别药物的设计，比如像刚才溶酶体，有一类叫做溶酶体疾病这种物质，这种物质降解和重新循环的这种疾病，大概有50多类，很多的是在小孩儿发育类的疾病，所以，这不仅仅是作为一个兴趣或者科学性质，不只是一个好奇心，最后都会落到药物筛选的应用场景里头去。
比如我们讲深度学习分析的内质网，对它进行分类以后，就可以提取它的骨架，把它变成一个数学上的一个图的概念，然后用各种各样的数学工具去理解它们。它的连接方式和内在的模式是什么，这里面有很多的计算机视觉，或者数学图图论的工具。
我刚才讲了一个很具体的例子，大家可以看到，我们怎么样用这种视觉技术进行分割与跟踪等，在这个现象的基础上，我们可以进一步做各种各样的药物筛选。
那怎么样减少标注数据，比如说用生成对抗网络来合成数据。我给你一个像这个手包的这样一个sketch，它可以复原一个图像。如何用呢？比如说一个白天的图像，一个晚上的图像，如果我想白天变晚上或者晚上变白天，实际上要做的事情是对这个区域白天拍一张图，晚上拍一张图，必须要对应同一个区域。
你也可以用循环卷积网，比如你一类的图像，用数字相机拍出来图像；第二类图像，比如用画家他们的印象，把它变成莫奈、梵高、塞尚或者其他的画风。
现在整个深度对抗网，比如合成人脸做的非常逼真了，实际上同样的技术可以合成。比如说在细胞内的线粒体，最左边这一列的是一个真实的，如果它有一个模板的话，可以把它的几何体系提取出来，然后你用生成对抗网填入这个型号，实际上这个最右边的这个倒数第2列和倒数第1列都是计算机合成的。用这种合成的方法，我们可以证明，不像在形态上或外观上比较像，而且你如果拿它训练，手动分割真实的图像，训练神经网络以后得到的分割。用合成的数据训练以后可以用真实的手标数据训练，以后得到的结果基本上是一致的。
这些实验合成的数据，整个技术控制得比较好，我们可以用深层对抗网合成的数据部分取代这种首标数据，深入学习里，我们可以很容易地做各种各样的图像预处理。
在显微图像里也可以做这个事情，假设用一个低端的显微镜，你可以得到这样一个图像，通过计算的方法对它进行一个清晰化处理，得到一个高清的走向。
这里需要强调的是，像这样的一些技术不再是写论文的阶段，也不再是做PPT的阶段，它已经走到商用化了，像德国的莱卡公司已经实用化了。所以坦率地讲，我们国家这方面落后得很远，这个也是很遗憾的一件事情，我也希望，我们能够有机会改变。
三、其他应用示例
我知道有同学感兴趣医学影像的，我们这边也做了一些医学影像的研究。我们现在做的是辅助生殖，用深度学习技术来看人类的精子。这个精子，它有一个精子头，它的尾部是一个自由运动的，但是它这个头是在不断翻转的，我们通过深度学习的方法做微观检测，可以很容易把这个头定义出来，定义完了一个头，然后再做分割，做完分割以后你可以看到它，它的形态是什么样，这个红点叫做空泡，它里头有一个空的区域，这个区域它跟DNA的损伤有关系，所以做辅助生殖临床的医生如果看到这个空泡，尤其是空泡靠前端的话，这个精子就不要用了，因为如果下一步做人工受精的话，它就会出问题。
做辅助生殖要先把病人的精子放在培养皿里，然后让人工智能自动筛选，根据精子的形态、运动活力等，从中间挑选最好的，然后抓取他，我们可以用这个真空的办法，也可以用红外非常柔和的激光，把它抓起来以后，放在下一步，然后这个精子经过精选以后，你再做注射，做下一步的人工授精，这个都是我们现在技术可以做得到的。
四、使用生物图像研究深度神经网络特性
从生物制药这方面来讲，我们不只是一个人工智能技术的消费者，实际上对人工智能技术是可以有所贡献的，有很多前沿性的问题，像在训练数据中间有很多标签，比如眼底的医学图像，如果要是做标注，很多情况下写医生和作者标注的时候，可能有些地方的信号会漏掉，这个是非常常见的一种情况。
我们现在发现在生物图像里，经常很多区域，很模糊的时候，如果是手标数据，就不知道如何标了，这时候有些你会忽略掉，在标注数据有噪声的情况下，会出现什么情况呢？
如果拿手机去拍我们这个环境，得到的图像很少，有区域它是纯噪声的，所以生物图像非常简单，它可以让我们用很简单的数据理解到一些深度学习网一些非常本质的特性，你可以随机抽70%的像素，或者你最后随机抽10%的像素。
给一个深度神经网做分割的话，它的效果是一样的。实际上，深度学习网它并不是在看像素，而是看内部的结构。或者是另外一种方式，这是我原来的标注数据，我这个标志数据你看前头亮的是1，后的背景看的是0，对吧？我如果对它进行随机的分配，比如说我随机翻转我的最大限度，这个49%的随机翻转得到这样的图像。
然后这样一个图像，你再去训练神经网络的话，得到训练结果仍然是一样的，说明什么呢？说明我们这个深度神经网学习的是噪声标签的结构，内部我们管它叫做原结构。
我们在药物领域，是可以对AI有很多的贡献的，这也是我们可以做的事情。
五、总结与展望
首先，细胞生命过程具有复杂的时空行为，计算机视觉技术在理解细胞生命中发挥了关键作用。
其次，生物图像有其自身的特点，需要根据这些特点发展相应的深度学习技术。
再次，因为其相对简单的结构，生物图像可以在理解深度神经网络的基本属性方面发挥重要作用。
最后，深度学习技术在生物图像计算机视觉处理领域有较好应用前景，但真正落地需要与应用深度融合。
整个生命过程是非常复杂的时空行为，在理解这个时空行为里，计算机视觉起了非常关键的作用，它可以实现图像的自动处理，另外一个生物图像，他是有自身的特点的，这时候，要根据这些特点，我们发展特定的计算机视觉和深度学习技术。
APP免费渠道，运营者不可不知的基础常识
随着移动终端的迅速普及，各类APP如雨后春笋般涌现出来，但是真正的运营成功的产品却寥寥无几。
从瓜分渠道资源到抢占用户的过程中，很多同行都明显的感觉到，渠道平台所带来的量日益减少，但是刊例价格却一再攀升。就像圈内的朋友和我在聊天的提到的：“现在渠道的大腿真心越来越难抱了”。
从事移动互联网行业的人都知道，推广APP应用有一个漫长的“烧钱”积累用户的过程，很多公司在这个过程中消逝，也有很多公司在这个过程中不断挣扎，为数不多的APP公司能笑到最后占领自己的一席之地。
大家都知道，并不是所有APP应用公司在前期创业过程中，都有足够的资本，通过花钱去获得用户(比如：CPA 、CPC、CPD、CPS、CPT等)。或者购买大量的线下广告做品牌宣传(楼宇、地铁、公交站牌、LED视频等)。那么对于创业型公司或者资本底子薄的公司，如何通过免费的资源和手段去做好APP运营推广呢?
首先，产品不能匆匆上线，很多同行在讨论产品上线的情况时，或多或少都有反馈因为规划不明确，产品存在重大BUG、UI美术存在大的瑕疵、使用流程不符合用户习惯等，在这种情况下，被公司要求产品尽快上线而导致渠道定位产品的等级偏低，给的应用库等级明显比同类竞品落后，导致产品一开始运营推广就输在了起跑线上。为了避免这种情况，个人建议，产品和运营应当配合的足够默契，制定好符合产品的上线计划，一个好的开头才是后续良性发展的关键。
产品准上线的前半个月，个人建议要做产品预热，在：机锋论坛、安卓市场论坛、安智市场论坛、木蚂蚁论坛。这四大主要的论坛做产品宣传预热，另外，公司的微信公众号、微博等配合宣传。
其次，当产品可以上线之时，切勿着急的去上传各大助手、应用市场、商城以及下载站点，因为如果“急功近利”的去覆盖各大渠道，那么你就会失去一次“新品首发”的机会。例如：百度91安卓市场、360手机助手、应用宝、华为应用商城、小米、乐商店等，都有新品首发，所以当你的产品准备上线的时候，就必须先了解各大渠道新品首发的规则，收集新品首发的渠道数量。新品首发将会给产品带来第一批“种子用户”，经过很多同行的证实，效果都还是不错的。
再次，经历了新品首发，接下来就是覆盖各大渠道了，例如：百度手机助手、安卓市场、91手机助手、360手机助手、腾讯应用宝、豌豆荚、小米、联想乐商店、华为应用商店、魅族、OPPO、金立易用汇、优亿市场、N多市场、MM商城、沃商店、应用汇、安智市场、木蚂蚁、机锋市场、搜狗手机助手、搜狗市场、UC/PP助手、苏宁应用商店等，这些量比较大渠道，是必须先覆盖的。还有部分下载站也是不错的，例如：华军软件园、中关村、非凡等。
“新品自荐”是覆盖完毕渠道之后获得重要渠道推荐资源必不可少的。比如：360手机助手、应用宝、联想乐商店、魅族、华为等，都有新品自荐。通过新品自荐申请的，将在渠道新品板块的推荐位置展示，推荐的时间不一，最长的可以达到7天，例如联想乐商店。
当你把免费的收录渠道都覆盖完毕之后，接下来需要做的就是如何去优化，主要涉及到三方面：
1.官方标签的申请
2.优质标志的申请
3.ASO优化
很多渠道，例如360手机助手、华为应用商城、豌豆荚等，只要用官方账号上传的应用，都会自带官方的标签，但是很多渠道。例如：百度手机助手、91手机助手、安卓市场、应用宝、联想乐商店、金立易用汇等，官方的标签是需要申请的，如果不申请，是不会出现官方标签的。有官方标签和没有官方标签，从用户心理的角度来说，偏向于信任官方标签的APP。
对于优质标志的申请，每个渠道都有自己的评级方式，很多同行都了解，打开一些应用商城或者手机助手，里面部分应用是会带有“优质”的标志，例如：百度手机助手，想要获得这类标志并不是这么容易的，一般都会从产品本身设计，用户体验、UI美术、特色、还有用户评分下载使用等情况做判断。
对于初次上线没有获得好评级的产品，后期是可以继续申请提高评级的。获得“优质”的产品，渠道一般都会给比较不错的位置显示，获取自然用户也是相比其他多很多的。
ASO优化，是一门比较高深的APP运营手段，做应用商店或者手机助手里面的ASO优化其实和百度SEO有异曲同工之妙。主要影响ASO优化的有以下因素：关键字、描述、下载/用户数、用户评价等。对于如何选择关键字，可以参照竞品的关键字，但是要懂得避其锋芒。例如一款医疗类的APP，可能很多人在选择关键字的时候会选择：医生、医疗、挂号、找医生、买药、体检等等。但是热门关键字(有大流量的关键字)基本都被排名很靠前的APP瓜分了。如果你也是一款医疗类的APP，还是跟风一样去选择热门关键字，那你上首页的机会就微乎其微了，也就没办法带来自然搜索的精准用户了。个人建议，如果刚上线不久的产品，尽量选择一些竞争小，热度大的关键字。可以通过appannie和asou来查看关键字的热度情况。
另外，“一句话描述”APP，也是会有权重的，例如360手机助手、小米、豌豆荚、安卓市场等。所以运营人员在用一句话描述自己的APP产品的时候，切忌随便的介绍，而是要根据自己产品特点结合热词来写。最后，用户评论、下载量等，都是影响APP在渠道的排名，所以做好评和下载量也是非常必要的。
APP开发者可以通过Shareinstall方案更精准的进行产品的推广，它的核心价值在于，帮助Android/iOS开发者通过sdk，精确的获取app每一次安装的分享（或推广）来源。能让决策者更准确的了解不同渠道的推广效果，为决策者决定不同渠道的推广力度提供依据，能更准确的把握推广人员的推广数据。
当产品在各大渠道排名不断上升、下载量和好评不断增加、渠道覆盖不断完善的时候，接下来需要做的就是：
1.每月新版本的首发
2.渠道专题的申请
新版本的首发、在各大渠道基本是每月可以申请一次，也就是当APP有重大版本内容更新，即可在各大渠道申请版本更新首发，这是获得大量免费用户的重要手段。这要求产品的完善进度节奏要把握好，尽量出新版的时间和运营申请首发的时间相吻合。对于首发申请的时间，最好是周五至周日，研究数据表明，周五、周六和周日，APP下载的数据是最多的。
各大渠道专题的申请，是每周运营人员不能少的课题，专题可以自行申请，也可以组团申请。
自行申请就是依据各大渠道出的专题报名即可。而组团申请，就是同一类的产品组合在一起，自己出专题，出文案，审核通过之后，还要出专题宣传广告等。因为像：魅族、金立、搜狗手机助手、搜狗市场、联想、OPPO、小米这些渠道，每周基本都会开放专题申请，符合专题的APP应用都可以申请，很多同行都表示，做专题比新版本首发来的量还多，效果也是非常不错的。
以上是我个人在运营过程中整理的部分心得，虽然运营推广APP很花钱，但是不花钱也是可以获得不少用户的，没有强大的渠道关系，那么我们就从运营的细节入手，把握每一次免费推荐资源的机会。
c – 从哪里开始使用计算机视觉
解决方法
> http://opencv.org/
> http://www.vlfeat.org/
> http://libccv.org/
OpenCV C API看起来很棒,libccv看起来很有前途(它们有很酷的HTTP API功能).
目前我最喜欢的“书”是OpenCV文档：http://docs.opencv.org
问候！
关于使用计算机视觉优化运营 制造商不可不知的事和计算机视觉应用场景有哪些的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于(干货) |机器视觉不可不知的相机内部工作原理、AI+生物计算：用计算机视觉技术理解细胞生命、APP免费渠道，运营者不可不知的基础常识、c – 从哪里开始使用计算机视觉的相关知识，请在本站寻找。
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