想學(xué)計算機視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？謝謝你的邀請。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，你可以在本科階段學(xué)習(xí)計算機相關(guān)專業(yè)。畢業(yè)后，你可以得到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)，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

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計算機視覺是一門研究如何讓機器“看見”的科學(xué)。機器視覺是指用攝像機和計算機代替人眼對目標(biāo)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傳輸?shù)絻x器檢測圖像。

計算機視覺作為一門科學(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，機器學(xué)習(xí)和計算機視覺是近年來研究生的熱門話題。機器學(xué)習(xí)和計算機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輔助研究，比如MATLAB就是一個常用的工具。

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

因為我是作為一個程序員出生的，所以在早期我并不費心使用MATLAB。直到我們的一位同事在我面前展示了MATLAB的強大功能，我才對MATLAB更感興趣，并用了一段時間。使用MATLAB有很強的方便性。以前需要很多代碼的地方，只需要簡單的配置，這樣matlab就可以節(jié)省很多時間。如果你在做研究，你不需要實現(xiàn)這個項目，所以使用MATLAB絕對是一個不錯的選擇，你不必在編碼上投入太多精力。

后來，我開始做機器學(xué)習(xí)，因為我的很多研究內(nèi)容是要實現(xiàn)的（基于實際應(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）。如果您需要在實踐中使用該算法，那么必須正確地使用python。MATLAB擅長分析和建模。

Python機器學(xué)習(xí)需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起來并不復(fù)雜。學(xué)習(xí)Python也相對簡單易用。

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)。雖然他們都做機器學(xué)習(xí)，但我的研究更傾向于機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，所以我推薦python。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(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(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（藍色）有很大的不同。

計算機視覺屬于什么專業(yè)？

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。或者做身份識別，比如人臉識別，車牌識別。或者做行為分析，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(dāng)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？

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