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计算机视觉作为一门科学学科,研究相关的理论和技术,试图建立一个能够从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统
作为人工智能的重要组成部分,机器学习和计算机视觉是近年来研究生的热门话题。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法,所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究,比如MATLAB就是一个常用的工具。
与Python相比,Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具,但python可以做除科学计算之外的其他事情,比如web开发。因此,Python是一种编程语言,而MATLAB更接近于一种工具。目前,matlab还支持语言输出。
因为我是作为一个程序员出生的,所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能,我才对MATLAB更感兴趣,并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方,只需要简单的配置,这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究,你不需要实现这个项目,所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择,你不必在编码上投入太多精力。
后来,我开始做机器学习,因为我的很多研究内容是要实现的(基于实际应用),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)。如果您需要在实践中使用该算法,那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。
Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy,使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。
建议在研究生阶段学习Python,但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习,但我的研究更倾向于机器学习应用,所以我推荐python。机器视觉是最常用的人工智能应用之一。更好的介绍请看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer计算机视觉是利用计算机对图像进行处理,获得我们想要的信息。在人工智能领域,计算机视觉的意义更近了一步,它不再是简单的图像采集和图像处理,如裁剪、缩放、滤波等,而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱者可以追溯到更早的时代,但直到20世纪70年代末,计算机性能的提高足以处理图像等大规模数据,计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
例如,在下面的图片中,人们可以很容易地识别一个男人、一条斑马线、一个黑色背包、一部手机等等。同时,他们还可以了解这些对象之间的关系。一个背着黑色背包的男子正在打电话穿越斑马线。甚至可以进行进一步的推理,比如根据男人的穿着,那么他可能是一个喜欢运动的人。
信息,计算机视觉就是这么做的。
目前,计算机视觉主要包括:最基本的,如目标检测与识别,在此基础上,动作手势识别,目标跟踪,图像恢复与增强。
进一步的研究是图像理解。例如,在下面的图片中,我们首先需要识别图片中的所有对象并为它们添加标签。例如,在左边的图片中,我们可以识别大象、河流等,甚至包括描述性信息,如脏的、躺着的、站着的等等。这些标记在语义上被重新组织成一个句子。然而,在图像中仍然存在许多问题,如识别图像中不存在的对象,如马、人等。因此,输出语句(黑色)与实际语句(蓝色)有很大的不同。
计算机视觉属于什么专业?计算机视觉和机器视觉,首先应用场景是不一样的
其次,我觉得大的区别在于重点的技术要求不一样,甚至有很大的不同。
计算机视觉,主要用于定性分析,如分类识别,这是一个杯子,那是一只狗。或者做身份识别,比如人脸识别,车牌识别。或者做行为分析,比如入侵、游荡、剩饭剩饭、人群聚集等
机器视觉主要关注数量的分析,比如通过视觉测量零件的直径。一般来说,它要求高精度。当然,不能按质量或数量来做。一些计算机视觉应用还需要分析数量,比如商场里的人数。有些机器视觉还需要对质量进行分析,比如零件的自动分类。但一般来说,计算机视觉对质量的要求不是很高。商场里人数的统计误差不能杀人,但机器视觉确实可以,比如说测量出的道岔间距。
既然要求如此之高,机器视觉比计算机视觉更难吗?