计算机视觉需要学什么？

        计算机视觉是一门研究如何让机器看的科学。此外，它是指用相机和计算机代替人眼识别、跟踪和测量目标的机器视觉，并进一步进行图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传输给仪器检测的图像。计算机视觉作为一门科学学科，试图建立一个可以从图像或多维数据中获取信息的人工智能系统。那么计算机视觉需要学什么？知识储备包括哪些？小编给大家简单盘点一下：

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计算机视觉需要学什么？

学习计算机视觉所需的知识储备包括:

1.图像处理知识。图像处理大致包括光学图像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像匹配等。

2.立体视觉知识。三维视觉大致包括相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。

3.人工智能知识。人工智能大致包括场景理解分析、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科目有:机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。

       作为结论，我想对正在从事或对计算机视觉研究感兴趣的学生说，计算机视觉研究处于一个非常好的时期，但现在依然有很多我们解决不了的问题，比如人脸识别。计算机视觉依旧有很长的路要走。我们应该将更多的新方法和工具带入这个领域，以进一步促进这个领域的发展。以上就是计算机视觉需要学什么的全部内容啦，希望对你有所帮助。