计算机视觉相关理论设计应用实例 计算机视觉和机器学习的关系是什么？
计算机视觉和机器学习的关系是什么？
机器学习是方法，更具体来说是基于统计的方法；计算机视觉是具体的领域，而这个领域会用到机器学习的方法来解决问题。朱松纯教授这样比喻:机器学习是数学，计算机视觉是物理学，而人工智能则是整个自然科学的范畴。
计算机视觉:主要研究的在于从图像或图像序列中提取对世界的描述（比如用摄像机对目标进行跟踪）。
机器学习:主要研究怎么模拟或实现人类的学习方法，以获取新的技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自己的性能，它是人工智能的核心。
现在计算机视觉使用什么语言开发？
c 、java、python都有，主流的opencv或者深度学习框架都支持上述语言的。但在实际产品落地时，如果与相关硬件对接的话，主流的摄像机等厂家提供的sdk或者api，主流还是c 、或者是网络api
深度学习用来进行计算机视觉，与传统图像算法有关联吗？
刚好最近在做计算机视觉相关项目，所以就回答下吧，其实这些东西归根结底都是数学问题，但是在数学问题的上层都还是图像的处理，他们运用的算法基本是差不多的，只不过要看哪种算法更优。比如图像边缘检测，我们一般会先进行滤波处理然后找到图像的强度梯度，理论就这么个理论剩下就看谁做的精准了。
有关联。
因为一般的机器视觉项目中，是需要传统算法和深度学习相互配合来完成的。项目中只要用到的有深度学习的部分。我们就认为是用深度学习来进行计算机视觉。
传统方法和深度学习的区别是:图像特征的提取办法以及有没有用传统的分类器。
图像处理和计算机视觉的区别？
它们两者既有许多相同点，但若把两者等同起来，就会束缚你的视野，它们属于不同的学科。我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的工作，更好的为企业减少劳动力，也更大的提高生产效率，同时也不断在提高人们的生活质量。研究机器视觉是更好为工业中的制造业提供更多有利于提高产品质量和提高生产效率的支持。
机器视觉中把计算机作为载体或者说是工具，主要是利用计算机高效率的cpu，因为视觉里看到的都是图像，而对图像的处理往往比较耗时，所以能更快的完成图像处理，为以后的控制赢得时间，计算机是“当仁不让”了，而随着大规模集成电路的发展，fpga、dsp等这些具有处理能力的芯片也在不断的提高性能，以后的机器视觉会不会把它们作为载体而产生fpga视觉或dsp视觉呢？
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