1.2.2 計算機視覺技術的革新

計算機視覺技術通過圖像特征提取、目標檢測與識別、圖像分割與語義分析以及圖像生成與合成等功能，為創意攝影師提供了多樣化的圖像處理和創作手段。這些技術有助于攝影師深入理解和精確操控圖像，進而創作出更富創意和表現力的作品。在深入分析計算機視覺技術時，我們可以從以下幾個方面進行探討。

※ 圖像特征提取：計算機視覺技術能夠利用多種算法和模型，有效地從圖像中提取特征。這些特征將圖像內容轉化為計算機可理解和處理的數據形式。它們既可以是圖案、顏色、像素、紋理等抽象的視覺信息，也可以是更高級的語義特征，例如物品、道具、場景等。通過圖像特征提取，計算機能夠更深入地理解和分析圖像。

※ 目標檢測與識別：此技術涉及對圖像中目標物體的檢測和識別，包括確定物體的位置、形狀和類別等信息。借助深度學習技術，特別是針對目標檢測和分類的深度學習模型，計算機能夠精確地識別圖像中的物體，并為其分配相應的標簽和邊界框。這為AI商業創意攝影提供了豐富的素材和語義信息，從而助力商業創意攝影師更好地構思和設計作品。

※ 圖像分割與語義分析：圖像分割指的是將圖像劃分為不同的語義區域或對象，而語義分析則是對這些區域或對象進行深入的語義理解和分析。通過圖像分割和語義分析，計算機視覺技術能夠實現對圖像內容的深刻理解，幫助創意攝影師更精確地控制和編輯圖像。

※ 圖像生成與合成：此功能包括圖像修復、圖像超分辨率處理、圖像風格轉換等。特別是利用生成對抗網絡等先進模型，計算機能夠生成高質量、逼真的圖像，并自動轉換和編輯圖像的風格和內容。這為AI商業創意攝影帶來了無限的創作可能性，使創意攝影師能夠實現圖像的個性化和創新化處理，如圖1-4所示。

圖1-4