想學(xué)計(jì)算機(jī)視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？謝謝你的邀請(qǐng)。計(jì)算機(jī)視覺是一門非常前沿的學(xué)科，屬于計(jì)算機(jī)專業(yè)。但是，目前在本科學(xué)習(xí)中還沒有這樣的專業(yè)。如果你想學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺，你可以在本科階段學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)專

想學(xué)計(jì)算機(jī)視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？

謝謝你的邀請(qǐng)。計(jì)算機(jī)視覺是一門非常前沿的學(xué)科，屬于計(jì)算機(jī)專業(yè)。但是，目前在本科學(xué)習(xí)中還沒有這樣的專業(yè)。如果你想學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺，你可以在本科階段學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。畢業(yè)后，你可以得到一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺研究方向的研究生，然后和你的導(dǎo)師一起學(xué)習(xí)，之后我就可以拿到博士學(xué)位了。

你越往上走，你的視野就越寬廣。也許現(xiàn)在你還是覺得有點(diǎn)困惑。當(dāng)你對(duì)自己的專業(yè)和領(lǐng)域有了一定的了解，你就會(huì)知道方向在哪里

計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓機(jī)器“看見”的科學(xué)。機(jī)器視覺是指用攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，并進(jìn)一步進(jìn)行圖形處理，使計(jì)算機(jī)處理更適合人眼觀察或傳輸?shù)絻x器檢測(cè)圖像。

計(jì)算機(jī)視覺作為一門科學(xué)學(xué)科，研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立一個(gè)能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中獲取“信息”的人工智能系統(tǒng)

作為人工智能的重要組成部分，機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺是近年來(lái)研究生的熱門話題。機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺需要處理各種算法，所以我們經(jīng)常需要使用一些方便的工具來(lái)輔助研究，比如MATLAB就是一個(gè)常用的工具。

與Python相比，Matlab更像一個(gè)工具。雖然我經(jīng)常說(shuō)編程語(yǔ)言是一種工具，但python可以做除科學(xué)計(jì)算之外的其他事情，比如web開發(fā)。因此，Python是一種編程語(yǔ)言，而MATLAB更接近于一種工具。目前，matlab還支持語(yǔ)言輸出。

因?yàn)槲沂亲鳛橐粋€(gè)程序員出生的，所以在早期我并不費(fèi)心使用MATLAB。直到我們的一位同事在我面前展示了MATLAB的強(qiáng)大功能，我才對(duì)MATLAB更感興趣，并用了一段時(shí)間。使用MATLAB有很強(qiáng)的方便性。以前需要很多代碼的地方，只需要簡(jiǎn)單的配置，這樣matlab就可以節(jié)省很多時(shí)間。如果你在做研究，你不需要實(shí)現(xiàn)這個(gè)項(xiàng)目，所以使用MATLAB絕對(duì)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，你不必在編碼上投入太多精力。

后來(lái)，我開始做機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)槲业暮芏嘌芯績(jī)?nèi)容是要實(shí)現(xiàn)的（基于實(shí)際應(yīng)用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在實(shí)踐中使用該算法，那么必須正確地使用python。MATLAB擅長(zhǎng)分析和建模。

Python機(jī)器學(xué)習(xí)需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起來(lái)并不復(fù)雜。學(xué)習(xí)Python也相對(duì)簡(jiǎn)單易用。

建議在研究生階段學(xué)習(xí)Python，但這取決于導(dǎo)師的具體安排和指導(dǎo)。雖然他們都做機(jī)器學(xué)習(xí)，但我的研究更傾向于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，所以我推薦python。機(jī)器視覺是最常用的人工智能應(yīng)用之一。更好的介紹請(qǐng)看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺的意義更近了一步，它不再是簡(jiǎn)單的圖像采集和圖像處理，如裁剪、縮放、濾波等，而是如何像人一樣理解圖像。這一領(lǐng)域的先驅(qū)者可以追溯到更早的時(shí)代，但直到20世紀(jì)70年代末，計(jì)算機(jī)性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識(shí)別一個(gè)男人、一條斑馬線、一個(gè)黑色背包、一部手機(jī)等等。同時(shí)，他們還可以了解這些對(duì)象之間的關(guān)系。一個(gè)背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進(jìn)行進(jìn)一步的推理，比如根據(jù)男人的穿著，那么他可能是一個(gè)喜歡運(yùn)動(dòng)的人。

信息，計(jì)算機(jī)視覺就是這么做的。

目前，計(jì)算機(jī)視覺主要包括：最基本的，如目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，在此基礎(chǔ)上，動(dòng)作手勢(shì)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，圖像恢復(fù)與增強(qiáng)。

進(jìn)一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識(shí)別圖片中的所有對(duì)象并為它們添加標(biāo)簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識(shí)別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標(biāo)記在語(yǔ)義上被重新組織成一個(gè)句子。然而，在圖像中仍然存在許多問(wèn)題，如識(shí)別圖像中不存在的對(duì)象，如馬、人等。因此，輸出語(yǔ)句（黑色）與實(shí)際語(yǔ)句（藍(lán)色）有很大的不同。

計(jì)算機(jī)視覺屬于什么專業(yè)？

計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器視覺，首先應(yīng)用場(chǎng)景是不一樣的

其次，我覺得最大的區(qū)別在于重點(diǎn)的技術(shù)要求不一樣，甚至有很大的不同。

計(jì)算機(jī)視覺，主要用于定性分析，如分類識(shí)別，這是一個(gè)杯子，那是一只狗?；蛘咦錾矸葑R(shí)別，比如人臉識(shí)別，車牌識(shí)別?；蛘咦鲂袨榉治觯热缛肭?、游蕩、剩飯剩飯、人群聚集等

機(jī)器視覺主要關(guān)注數(shù)量的分析，比如通過(guò)視覺測(cè)量零件的直徑。一般來(lái)說(shuō)，它要求高精度。當(dāng)然，不能按質(zhì)量或數(shù)量來(lái)做。一些計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用還需要分析數(shù)量，比如商場(chǎng)里的人數(shù)。有些機(jī)器視覺還需要對(duì)質(zhì)量進(jìn)行分析，比如零件的自動(dòng)分類。但一般來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺對(duì)質(zhì)量的要求不是很高。商場(chǎng)里人數(shù)的統(tǒng)計(jì)誤差不能殺人，但機(jī)器視覺確實(shí)可以，比如說(shuō)測(cè)量出的道岔間距。

既然要求如此之高，機(jī)器視覺比計(jì)算機(jī)視覺更難嗎？