學(xué)習(xí)計算機視覺需要哪些知識儲備？學(xué)習(xí)計算機視覺的知識儲備如下：1。圖像處理知識。圖像處理一般包括：光學(xué)成像基礎(chǔ)、顏色、濾波器、局部圖像特征、圖像紋理、圖像匹配等。立體視覺知識。立體視覺包括攝像機幾何模

學(xué)習(xí)計算機視覺需要哪些知識儲備？

學(xué)習(xí)計算機視覺的知識儲備如下：1。圖像處理知識。圖像處理一般包括：光學(xué)成像基礎(chǔ)、顏色、濾波器、局部圖像特征、圖像紋理、圖像匹配等。立體視覺知識。立體視覺包括攝像機幾何模型、雙目視覺、運動物體結(jié)構(gòu)恢復(fù)、三維重建技術(shù)等。

3. 人工智能知識。主要內(nèi)容包括：人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、模式分析等。其他與計算機視覺相關(guān)的學(xué)科包括機器視覺、數(shù)字圖像處理、醫(yī)學(xué)成像、攝影測量、傳感器等。

什么是計算機視覺？

機器視覺是最常用的人工智能應(yīng)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(jìn)行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領(lǐng)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(lǐng)域的先驅(qū)者可以追溯到更早的時代，但直到20世紀(jì)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(guān)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(guān)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(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(biāo)檢測與識別，在此基礎(chǔ)上，動作手勢識別，目標(biāo)跟蹤，圖像恢復(fù)與增強。

進(jìn)一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識別圖片中的所有對象并為它們添加標(biāo)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(biāo)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(lán)色）有很大的不同。

想學(xué)計算機視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？

感謝您的邀請。計算機視覺是一門非常前沿的學(xué)科，屬于計算機專業(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)計算機視覺，你可以在本科學(xué)習(xí)計算機相關(guān)專業(yè)。畢業(yè)后，你可以找一個計算機視覺研究方向的研究生，然后和你的導(dǎo)師一起學(xué)習(xí)，將來我就可以找一個博士了。

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