python人工智能需要学什么 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？

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？

机器视觉与计算机视觉的区别是什么？

计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。另外，它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将图像传送到仪器进行检测。

计算机视觉作为一门科学学科，研究相关的理论和技术，试图构建一个能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统

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，目前该校本科阶段还没有这样的专业。如果你想学习计算机科学，你可以自学计算机科学如果你想学习计算机视觉，你可以在本科阶段学习计算机相关专业。毕业后，你可以获得计算机视觉研究方向的研究生。然后你可以和你的导师一起学习，找个医生。

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。当你在本科阶段学习，对你的专业和领域有了一定的了解，你就会知道方向在哪里

这是一个专业问题，也是一个很好的问题。从我的理解来看：

首先，算法工程师是一个对自己知识要求很高的方向，比如数学知识等理论基础。个人思路清晰，分析能力强，总结能力强。另一个是要有良好的沟通和表达能力。

其次，这些方向之间存在一定的层次关系。我认为自然语言的方向是基础，相对较低的算法，以及其他算法的基础。例如，风险控制和推荐系统都可以使用自然语言。

最后，就工资而言，涉及算法的行业、算法的应用场景以及算法的个人优秀程度。据我所知，一般有30万到40万，好的也有几百万。还是要看自己的水平。

总体来说，算法的方向是很有前途的和赚钱的方式，谢谢！

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