計算機視覺屬于什么專業(yè)？計算機視覺是一門研究如何讓機器“看見”的科學(xué)。另外，它是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步進行圖形處理，使計算機處理更適合人眼觀察或?qū)D像傳送到儀器

計算機視覺屬于什么專業(yè)？

計算機視覺是一門研究如何讓機器“看見”的科學(xué)。另外，它是指用攝像機和計算機代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步進行圖形處理，使計算機處理更適合人眼觀察或?qū)D像傳送到儀器進行檢測。

作為一門科學(xué)學(xué)科，計算機視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖構(gòu)建一個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)

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(chǔ)上，動作手勢識別，目標跟蹤，圖像恢復(fù)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。

什么是計算機視覺？

計算機視覺和機器視覺，首先應(yīng)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(shù)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(guān)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(zhì)量或數(shù)量來做。一些計算機視覺應(yīng)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(zhì)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(zhì)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？