做计算机视觉需要哪些知识和技能,学习计算机视觉需要哪些知识储备?

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关于做计算机视觉需要哪些知识的问题,小编就整理了3个相关介绍做计算机视觉需要哪些知识的解答,让我们一起看看吧。

学习计算机视觉需要哪些知识储备?

学习计算机视觉需要具备的知识储备有:

1、图像处理的知识。图像处理大致包括的内容:光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。

2、立体视觉的知识。立体视觉大致包括的内容:相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。

3、人工智能的知识。人工智能大致包括的内容:场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。

4、与计算机视觉相关的学科还有:机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。

计算机视觉中哪些具体的数学知识比较重要?

一是线性代数或者矩阵理论,因为计算机视觉的主要研究对象是图像,而数字图像又是用矩阵来表示的。

二是概率与统计,因为计算机视觉研究的主要目标是让计算机通过摄像头具有理解自然场景的能力。处理实际生活当中的推断问题那就要用到概率与统计知识了。计算机视觉研究中用到的其他方面的数学还有很多,比如:离散数学、图论、微分几何、黎曼几何、李群和李代数、流形学习、张量分析、主成分分析、非线性优化等等。在做计算机视觉研究中,你没有必要先把这些基础知识都学习了再来搞研究。

即使你把这些数学知识都掌握了,针对研究中要解决的问题说不定用的也不是这些数学知识。个人之见:带着研究的问题去寻找数学上的工具,比掌握了数学知识再来寻找问题要符合实际。

除非你开始学的是数学专业,不然的话,研究中最好以问题为导向,用到什么就学习什么,否则学习很多数学基础知识,到了最后大多数学过的知识却没用上。总之,研究中用到什么数学知识就学习什么知识就好,没必要把所有涉及到的都学一遍,搞科研毕竟不是在应付数学专业考试。

如果你做计算机视觉研究同时又对数学有兴趣,可以关注数学方面的最新科研进展,看看有哪些新理论、新算法出现,能不能用到你的研究方向上,这样做就足够了。

学习视觉编程要什么基础?

先做一个Abstract:

1行业应用背景,也就是整个系统的工作环境 需要了解的有:光源、光学镜头、摄像机和图像采集卡、图像信号处理卡

2数学基础,科学技术的本质最终都需要一个数学解释,这样才能从根本上理解科学原理,从而更好的应用技术,个人认为数学符号是现实客观世界的抽象表达,是看待世界的另一个角度,是我们处理问题的一种手段。这边主要涉及《矩阵论》《计算机原理》《计算机图形学》

3专业基础,这里就是现代科技中计算机视觉的由来了,涉及的知识浩如烟海,包括图像在计算机中的表达 ,根本是个矩阵,这里推荐一本经典入门数据《数字图像处理-冈萨雷斯》

4编程能力,这个根据不同应用领域涉及不同的语言范围 ,像我做AOI领域的主要用C#语言开发整体框架,图像处理用OpenCvSharp(还有很多其它的处理工具包),此外还有Qt+C++和Opencv的, Halcon和Visionpro也是工业界常用的

如果说是视觉编程基础的话 目前只能从系统组成上推荐了解这么多 ,真正到了实际开发中那只能是不断的学习的过程。

Details:

哈哈 本人目前正在从事视觉检测设备的开发 首先 视觉编程 按我理解应该是说的计算机视觉领域的

到此,以上就是小编对于做计算机视觉需要哪些知识的问题就介绍到这了,希望介绍做计算机视觉需要哪些知识的3点解答对大家有用。

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