计算机视觉三大领域 什么是计算机视觉？
机器视觉是最常用的人工智能应用之一。更好的介绍请看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer计算机视觉是利用计算机对图像进行处理，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的意义更近了一步，它不再是简单的图像采集和图像处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱者可以追溯到更早的时代，但直到20世纪70年代末，计算机性能的提高足以处理图像等大规模数据，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
例如，在下面的图片中，人们可以很容易地识别一个男人、一条斑马线、一个黑色背包、一部手机等等。同时，他们还可以了解这些对象之间的关系。一个背着黑色背包的男子正在打电话穿越斑马线。甚至可以进行进一步的推理，比如根据男人的穿着，那么他可能是一个喜欢运动的人。
信息，计算机视觉就是这么做的。
目前，计算机视觉主要包括：最基本的，如目标检测与识别，在此基础上，动作手势识别，目标跟踪，图像恢复与增强。
进一步的研究是图像理解。例如，在下面的图片中，我们首先需要识别图片中的所有对象并为它们添加标签。例如，在左边的图片中，我们可以识别大象、河流等，甚至包括描述性信息，如脏的、躺着的、站着的等等。这些标记在语义上被重新组织成一个句子。然而，在图像中仍然存在许多问题，如识别图像中不存在的对象，如马、人等。因此，输出语句（黑色）与实际语句（蓝色）有很大的不同。
什么是计算机视觉？
模式识别、机器学习、深度学习等算法赋予计算机理解能力，这是人工智能的核心。更重要的是，让计算机像人脑一样理解图像。
计算机视觉是一门如何让机器“看见”的科学。它可以模拟、扩展或扩展人类的智能，帮助人类解决大规模、复杂的问题。
随着信息时代的发展，未来信息社会中至少90%的流量将来自图像和视频数据。让机器“理解”这些视觉数据，掌握解决具体计算机视觉任务的方法，是国内外学术界和工业界最为关注的问题。
因此，我认为计算机视觉在一定程度上是一个应用比较广泛的方面，也是未来发展的方向，但是仍然存在很多问题。
未来计算机视觉任务开发的挑战主要来自三个方面：1）标记图像和视频数据较少。在模拟人类智能进行认知或感知的过程中，机器需要大量的标记图像或视频数据来指导机器学习。目前主要依靠人工对海量图像和视频数据进行标注，不仅费时费力，而且没有统一的标准，可用的标注数据有限，限制了机器的学习能力；
2）计算机视觉技术的精度有待提高，如在目标检测任务中，目前最好的检测准确率是
66%，这样的结果只能应用到检测精度上，迫切需要提高计算机视觉任务处理的速度，图像和视频信息需要用高维数据来表示，这是机器理解目标的基础图像或视频，对机器的计算能力和算法的效率提出了很高的要求。
最后，我认为如何让电脑理解和看得更远是未来视觉的焦点。
深度学习下的AI落地，计算机视觉是最正确的打开方式吗？
感谢您的邀请。计算机视觉是一门非常前沿的学科，属于计算机专业。但是，目前在本科学习中还没有这样的专业。如果你想学习计算机视觉，你可以在本科学习计算机相关专业。毕业后，你可以找一个计算机视觉研究方向的研究生，然后和你的导师一起学习，将来我就可以找一个博士了。
你越往上走，你的视野就越宽广。也许现在你还是觉得有点困惑。当你对自己的专业和领域有了一定的了解，你就会知道方向在哪里
计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。机器视觉是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步进行图形处理，使计算机处理更适合人眼观察或传输到仪器检测图像。
计算机视觉作为一门科学学科，研究相关的理论和技术，试图建立一个能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统
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