計算機視覺爆炸式發展的背后是3D成像領域的巨大發展。今天的3D成像是什么狀態，我們的發展方向是什么?

AI/ML中最有用和研究最透徹的分支之一是機器視覺。機器視覺，或者說計算機分析和預測圖像內容的能力，通常只取決于輸入的圖像的好壞。

機器視覺典型應用

這就是為什么工程師們一直孜孜不倦地從硬件和軟件的角度創造出新的、更好的三維成像技術手段的原因。

什么是3D成像？

在研究成像時，工程師可以地從人眼捕獲和解釋圖像的方式中找到了靈感。

一種視差模擬相機的工作原理

人類視覺系統的工作方式是，每只眼睛從不同的角度觀看世界，并通過稱為視差的過程將這些圖像合并為一個圖像。3D成像采用相同的方法，每次拍攝都使用兩個鏡頭，每個鏡頭拍攝的圖像彼此都不相同。

主動與被動3D成像

一般來說，3D成像技術可以分為主動和被動兩種。

主動3D成像系統是使用人工照明以捕獲和記錄對象的數字表示的系統。這種人工照明提供了密集和準確的圖像，甚至是無紋理的物體，否則很難獲得。

一個主動三維成像系統使用不同的方法，包括飛行時間、三角測量和干涉測量。例如，飛行時間要求通過測量光到達目標物體然后返回傳感器的時間，將3D數據編碼到每個像素中。激光雷達是一個典型的主動三維成像。

激光雷達表示的空間平面

另一方面，被動方法是從僅使用環境照明的場景中恢復3D信息。他們傾向于利用聚焦和光場的深度。在基于快照的方法中，同時捕獲的兩個快照之間的差異用于計算到對象的距離，此過程稱為被動立體成像。

3D成像應用

許多領域可以極大地受益于3D成像。

目前比較熱門的應用就是自動駕駛汽車。隨著3D成像技術的改進，自動駕駛汽車的視覺系統將會更好，讓它們實時做出更準確、更安全的決策。另外增強現實也是將受益于3D成像應用。

除了機器視覺，醫學領域尤其可以看到許多值得注意的應用，3D成像在超聲、心臟探查和外科視覺等領域的應用將極大地造福于醫生和患者。

視覺引導脊柱外科手術

3D成像是已成為科技領域熱門領域之一，隨著技術在電路層面的不斷完善，很多領域都可能將3D成像確立為一項司空見慣的技術。