如何入门机器视觉 机器视觉与计算机视觉的区别是什么？
机器视觉与计算机视觉的区别是什么？
计算机视觉和机器视觉，首先应用场景是不一样的
其次，我觉得最大的区别在于重点的技术要求不一样，甚至有很大的不同。
计算机视觉，主要用于定性分析，如分类识别，这是一个杯子，那是一只狗。或者做身份识别，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如入侵、游荡、剩饭剩饭、人群聚集等
机器视觉主要关注数量的分析，比如通过视觉测量零件的直径。一般来说，它要求高精度。当然，不能按质量或数量来做。一些计算机视觉应用还需要分析数量，比如商场里的人数。有些机器视觉还需要对质量进行分析，比如零件的自动分类。但一般来说，计算机视觉对质量的要求不是很高。商场里人数的统计误差不能杀人，但机器视觉确实可以，比如说测量出的道岔间距。
既然要求如此之高，机器视觉比计算机视觉更难吗？
计算机视觉和计算机图形学哪个更难？
我个人认为，在这两个方向上谁难谁容易并不重要。如果说图形是在模拟自然，那么视觉就是在模拟人。人们如何理解自然是个谜，自然如何理解自己也是个谜。
流体模拟中的不可压缩解方程在数学上非常优雅。你应该知道计算机视觉不仅仅是一个简单的CNN堆栈。在传统的图像处理算法中，光流边缘的提取也是一个非常困难和有趣的问题。在这个领域，有很多研究方向等着你细细琢磨。另外，即使你做图形，当你想做视觉创意的时候，没有人会阻止你去做视觉，反之亦然。目前计算机图形学和计算机视觉的各个研究领域都在强调跨学科的启发。我认为这很重要。别把自己吊死在树上。如果你说我是一个图形的人，你不允许自己做。这一点经常出现在图形研究人员身上。我认为图形社区的维护也要求我们改变思维，多合作，多学习，多开源。
只懂python一门编程语言的人，可以做计算机视觉工程师吗？
精通Python可能只是语法之类的。
计算机视觉有其特殊的课程和原理。建议先学习。作为研发人员，MATLAB、python都是一样的，都是图像处理方面的知识。
计算机视觉与数据挖掘哪个领域从业难度更高，知识更深奥？
我不认为它是高或低。数据挖掘技术应用广泛，对人才的需求也一直很大。
计算机视觉的前景怎么样？
前景非常好。目前，人脸识别、OCR、行为识别等都得到了广泛的应用。在安防领域，计算机视觉还有很大的市场，需要实现的需求很大，行业对人才的需求还是很大的。自动驾驶依靠计算机视觉。如果做得好，将会改变整个汽车工业。
非计算机专科学历的人去应聘计算机视觉相关工作怎么样？
事实上，学习计算机并没有学习金融那么重要。本科以下计算机专业的专业是学习应用能力。编程语言只是一个简单的逻辑工具。这并不难。你不需要很多好学校。你可以读你自己的书（但你可以绕道而行）。不推荐）。关键是你越往上爬，就越需要数学和英语的力量。你需要改进探索算法，了解最新技术，我们必须阅读国外原创文献，所以我们必须学好数学和英语。如果只向应用发展，两个计算机专业也是可能的。
俗话说得好，大师带路，修行就是个人。无论是大专还是高中，我相信只要我能坚持学习，我一定能有所收获。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。
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