1.2.2 计算机视觉技术的革新

计算机视觉技术通过图像特征提取、目标检测与识别、图像分割与语义分析以及图像生成与合成等功能，为创意摄影师提供了多样化的图像处理和创作手段。这些技术有助于摄影师深入理解和精确操控图像，进而创作出更富创意和表现力的作品。在深入分析计算机视觉技术时，我们可以从以下几个方面进行探讨。

※ 图像特征提取：计算机视觉技术能够利用多种算法和模型，有效地从图像中提取特征。这些特征将图像内容转化为计算机可理解和处理的数据形式。它们既可以是图案、颜色、像素、纹理等抽象的视觉信息，也可以是更高级的语义特征，例如物品、道具、场景等。通过图像特征提取，计算机能够更深入地理解和分析图像。

※ 目标检测与识别：此技术涉及对图像中目标物体的检测和识别，包括确定物体的位置、形状和类别等信息。借助深度学习技术，特别是针对目标检测和分类的深度学习模型，计算机能够精确地识别图像中的物体，并为其分配相应的标签和边界框。这为AI商业创意摄影提供了丰富的素材和语义信息，从而助力商业创意摄影师更好地构思和设计作品。

※ 图像分割与语义分析：图像分割指的是将图像划分为不同的语义区域或对象，而语义分析则是对这些区域或对象进行深入的语义理解和分析。通过图像分割和语义分析，计算机视觉技术能够实现对图像内容的深刻理解，帮助创意摄影师更精确地控制和编辑图像。

※ 图像生成与合成：此功能包括图像修复、图像超分辨率处理、图像风格转换等。特别是利用生成对抗网络等先进模型，计算机能够生成高质量、逼真的图像，并自动转换和编辑图像的风格和内容。这为AI商业创意摄影带来了无限的创作可能性，使创意摄影师能够实现图像的个性化和创新化处理，如图1-4所示。