计算机视觉的应用 计算机视觉属于什么专业？
计算机视觉属于什么专业？
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统
想学计算机视觉，高考志愿选大学的什么专业？
谢谢邀请，计算机视觉是一个很前沿的学科，隶属于计算机专业，但是目前大学本科阶段的学习还没有专门分出来这么一个专业，如果想学计算机视觉，可以在大学本科阶段学习计算机相关专业，毕业后考取计算机视觉研究方向的研究生，再跟导师学习研究，以后还能考取博士。
越往上走，眼界越宽，也许现在你还感觉有些迷茫，等本科阶段的学习，对专业和领域有一定的了解，就知道方向在哪里
希望对你有些许帮助！
机器视觉与计算机视觉的区别是什么？
计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样
其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。
计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。
机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。
既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？
也不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。
以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。
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，比较好的介绍可以看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision
计算机视觉（Computer Vision）就是利用计算机来处理图像，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的含义则更近一步，不再是简单的获取图像和对图像进行简单的处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
比如下面这张图，在人的眼里，能很容易识别出一个男人、斑马线、黑色的背包、手机等等，同时还可以理解到这些物体之间的关系，一个背着黑色背包的男人正打着电话在过斑马线。甚至还可以进行进一步的推理，如根据这个男人的着装，那么他可能是一个喜欢运动的人。
但是在计算机的眼里则是从0到255的数字（像素的范围），对于彩色图像，还有三个通道。那么我们如何让机器也能同人一样能够识别和理解蕴含在图中语义信息，这就是计算机视觉要做的事情。
计算机视觉的目前主要包括：最基础的如物体的检测和识别，在此基础上的动作姿态识别，物体跟踪，图像修复和增强等。
更进一步的则是图像理解的研究。比如下面这张图，首先需要识别出来图中存在的所有的物体，给他们标签。比如左图中，识别出来大象（elephant）、河流（river）等等，甚至包括描述性的信息如脏（dirty）、躺（laying），站立（standing）等。再对这些标签进行语义上的重组，构成一句话。而该图中仍然存在不少问题，如识别出了图中不存在的物体如马、人等。结果导致输出的句子（黑色）同真实句子（蓝色）存在较大的差异。
什么是计算机视觉？
”计算机视觉“，是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
”机器视觉“，即采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。在其他相关技术中，机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。
机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。
计算机视觉和计算机图形学哪个更难？
我个人认为这两个方向无所谓谁难谁易。如果说图形学是在模拟大自然，那么视觉就是在模拟人，人是如何理解大自然是个谜，大自然自己如何理解自己也是个谜。
流体模拟中不可压缩性解方程很数学很优雅，要知道计算机视觉中也不只是简单 CNN堆叠，传统图像算法中求光流提边缘同样是很硬核很有意思的事，在这个领域其实还有大量暂时无法落地的研究方向等着大家去啃。况且就算你做图形学，也没人拦着你想到视觉 idea 时候做一做视觉，反之亦然，现在计算机图形学和计算机视觉各个研究领域都在强调跨学科的启发，我觉得这点很重要，别在一棵树上吊死，说我是图形学人就一点视觉都不允许自己做。这一点经常出现在图形学研究者身上，我觉得图形学社区的维护也需要大家转变思想，多合作多学习多开源。
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