機器視覺與計算機視覺的區(qū)別是什么？計算機視覺和機器視覺，首先應用場景是不一樣的其次，我覺得最大的區(qū)別在于重點的技術要求不一樣，甚至有很大的不同。計算機視覺，主要用于定性分析，如分類識別，這是一個杯子，

機器視覺與計算機視覺的區(qū)別是什么？

計算機視覺和機器視覺，首先應用場景是不一樣的

其次，我覺得最大的區(qū)別在于重點的技術要求不一樣，甚至有很大的不同。

計算機視覺，主要用于定性分析，如分類識別，這是一個杯子，那是一只狗?；蛘咦錾矸葑R別，比如人臉識別，車牌識別?；蛘咦鲂袨榉治?，比如入侵、游蕩、剩飯剩飯、人群聚集等

機器視覺主要關注數(shù)量的分析，比如通過視覺測量零件的直徑。一般來說，它要求高精度。當然，不能按質量或數(shù)量來做。一些計算機視覺應用還需要分析數(shù)量，比如商場里的人數(shù)。有些機器視覺還需要對質量進行分析，比如零件的自動分類。但一般來說，計算機視覺對質量的要求不是很高。商場里人數(shù)的統(tǒng)計誤差不能殺人，但機器視覺確實可以，比如說測量出的道岔間距。

既然要求如此之高，機器視覺比計算機視覺更難嗎？

計算機視覺和計算機圖形學哪個更難？

我個人認為，在這兩個方向上誰難誰容易并不重要。如果說圖形是在模擬自然，那么視覺就是在模擬人。人們?nèi)绾卫斫庾匀皇莻€謎，自然如何理解自己也是個謎。

流體模擬中的不可壓縮解方程在數(shù)學上非常優(yōu)雅。你應該知道計算機視覺不僅僅是一個簡單的CNN堆棧。在傳統(tǒng)的圖像處理算法中，光流邊緣的提取也是一個非常困難和有趣的問題。在這個領域，有很多研究方向等著你細細琢磨。另外，即使你做圖形，當你想做視覺創(chuàng)意的時候，沒有人會阻止你去做視覺，反之亦然。目前計算機圖形學和計算機視覺的各個研究領域都在強調跨學科的啟發(fā)。我認為這很重要。別把自己吊死在樹上。如果你說我是一個圖形的人，你不允許自己做。這一點經(jīng)常出現(xiàn)在圖形研究人員身上。我認為圖形社區(qū)的維護也要求我們改變思維，多合作，多學習，多開源。

只懂python一門編程語言的人，可以做計算機視覺工程師嗎？

精通Python可能只是語法之類的。

計算機視覺有其特殊的課程和原理。建議先學習。作為研發(fā)人員，MATLAB、python都是一樣的，都是圖像處理方面的知識。

計算機視覺與數(shù)據(jù)挖掘哪個領域從業(yè)難度更高，知識更深奧？

我不認為它是高或低。數(shù)據(jù)挖掘技術應用廣泛，對人才的需求也一直很大。

計算機視覺的前景怎么樣？

前景非常好。目前，人臉識別、OCR、行為識別等都得到了廣泛的應用。在安防領域，計算機視覺還有很大的市場，需要實現(xiàn)的需求很大，行業(yè)對人才的需求還是很大的。自動駕駛依靠計算機視覺。如果做得好，將會改變整個汽車工業(yè)。

非計算機專科學歷的人去應聘計算機視覺相關工作怎么樣？

事實上，學習計算機并沒有學習金融那么重要。本科以下計算機專業(yè)的專業(yè)是學習應用能力。編程語言只是一個簡單的邏輯工具。這并不難。你不需要很多好學校。你可以讀你自己的書（但你可以繞道而行）。不推薦）。關鍵是你越往上爬，就越需要數(shù)學和英語的力量。你需要改進探索算法，了解最新技術，我們必須閱讀國外原創(chuàng)文獻，所以我們必須學好數(shù)學和英語。如果只向應用發(fā)展，兩個計算機專業(yè)也是可能的。

俗話說得好，大師帶路，修行就是個人。無論是大專還是高中，我相信只要我能堅持學習，我一定能有所收獲。機器視覺是最常用的人工智能應用之一。更好的介紹請看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計算機視覺是利用計算機對圖像進行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領域，計算機視覺的意義更近了一步，它不再是簡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。這一領域的先驅者可以追溯到更早的時代，但直到20世紀70年代末，計算機性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數(shù)據(jù)，計算機視覺才得到了正式的關注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識別一個男人、一條斑馬線、一個黑色背包、一部手機等等。同時，他們還可以了解這些對象之間的關系。一個背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進行進一步的推理，比如根據(jù)男人的穿著，那么他可能是一個喜歡運動的人。

信息，計算機視覺就是這么做的。

目前，計算機視覺主要包括：最基本的，如目標檢測與識別，在此基礎上，動作手勢識別，目標跟蹤，圖像恢復與增強。

進一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識別圖片中的所有對象并為它們添加標簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標記在語義上被重新組織成一個句子。然而，在圖像中仍然存在許多問題，如識別圖像中不存在的對象，如馬、人等。因此，輸出語句（黑色）與實際語句（藍色）有很大的不同。