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如何解決實時視頻處理
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人腦是我們所知道的最先進的緊湊型處理單元，但由于新的處理器、工具、體系結構和軟件，圖像處理的改進可能會使機器很快超越我們。新技術和他們的快速采用率擁有巨大的潛力，工業制造和檢驗，以及醫藥，消費電子/游戲，當然，機器人。
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現在，我們做先進的功能，如比例，積分和微分（PID）功能進行簡單的任務，如填補投手水。事實上，我們做這樣復雜的運動控制和平衡，機器人可能很快會嫉妒我們。然而，我們杰出的能力之一是我們能夠在我們的視野中挑選模式，執行物體識別，深度知覺，跟蹤運動和測量相對速度，甚至加速，使我們遠離大多數機器。
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Early image processing was focused on clarifying still images and many of the algorithms for edge enhancement and bringing out subtle detail were not performed on fast frame rate and highly resolute images. Processors were simpler， slower， and less able to perform DSP functions so results were sketchy， slow to obtain， and nowhere near as reliable as the discerning human eye and brain.
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However， as we evolove our machines， we are starting to give them superior capabilities that we can’t match， and image and real-time video processing is one of these capabilities our future machines （overlords？） will have.It is thanks to the processors， tools， algorithms， and heuristics that we are formulating now， that we are able to give machines these capabilities that may soon be far in advance of our own.
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