计算机视觉课程 想学计算机视觉，高考志愿选大学的什么专业？
想学计算机视觉，高考志愿选大学的什么专业？
谢谢你的邀请。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，你可以在本科阶段学习计算机相关专业。毕业后，你可以得到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，之后我就可以拿到博士学位了。
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
机器视觉是最常用的人工智能应用之一。为了更好的介绍，你可以看看wikipak。
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？
选择深度学习，现在传统的图像处理方法基本上不比图像处理的深度学习好，如果你想深入学习，就多学点机器学习理论吧
我个人认为这两个方向谁难谁容易都无所谓。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。
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