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來源: 發(fā)布時間:2025-08-21

計算機視覺,圖象處理,圖像分析,機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯(lián)的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材,你會發(fā)現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的,甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。然而,各研究機構,學術期刊,會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域,于是各種各樣的用來區(qū)分這些學科的特征便被提了出來。下面將給出一種區(qū)分方法,盡管并不能說這一區(qū)分方法完全準確。除了上面提到的領域,很多研究課題同樣可被當作純粹的數學問題。嘉定區(qū)提供數字視覺設計選擇

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識別的幾個具體應用方向:基于內容的圖像提取:在巨大的圖像**中尋找包含指定內容的所有圖片。被指定的內容可以是多種形式,比如一個紅色的大致是圓形的圖案,或者一輛自行車。在這里對后一種內容的尋找顯然要比前一種更復雜,因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征,而后者則涉及一個抽象概念(也可以說是高級的視覺特征),即‘自行車’,顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態(tài)評估:對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如:對機器臂姿態(tài)和位置的評估。光學字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別,通常的輸出是將之轉化成易于編輯的文檔形式。嘉定區(qū)提供數字視覺設計選擇實現圖像理解是計算機視覺的目標。

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人工智能所研究的一個主要問題是:如何讓系統(tǒng)具備“計劃”和“決策能力”?從而使之完成特定的技術動作(例如:移動一個機器人通過某種特定環(huán)境)。這一問題便與計算機視覺問題息息相關。在這里,計算機視覺系統(tǒng)作為一個感知器,為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識別和機器學習(這也隸屬于人工智能領域,但與計算機視覺有著重要聯(lián)系),也由此,計算機視覺時常被看作人工智能與計算機科學的一個分支。物理是與計算機視覺有著重要聯(lián)系的另一領域。

4、數據可視化:是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示,并利用數據分析和開發(fā)工具發(fā)現其中未知信息的處理過程。數據可視化已經提出了許多方法,這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術、面向像素技術、基于圖標的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等等。報表類,如JReport,Excel,水晶報表,思邁特軟件(Smartbi),FineReport,ActiveReports報表等。BI分析工具,如Style Intelligence、BO,BIEE, 象形科技ETHINK [1],Yonghong Z-Suite等。給定一個場景的二或多幅圖像或者一段錄像,場景重建尋求為該場景建立一個計算機模型/三維模型。

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方面是更多未經計算機專業(yè)訓練的人也需要應用計算機,而另一方面是計算機的功能越來越強,使用方法越來越復雜。這就使人在進行交談和通訊時的靈活性與在使用計算機時所要求的嚴格和死板之間產生了尖銳的矛盾。人可通過視覺和聽覺,語言與外界交換信息,并且可用不同的方式表示相同的含義,而計算機卻要求嚴格按照各種程序語言來編寫程序,只有這樣計算機才能運行。為使更多的人能使用復雜的計算機,必須改變過去的那種讓人來適應計算機,來死記硬背計算機的使用規(guī)則的情況。不難想象,具有視覺的機器的應用前景能有多么地寬廣。上海提供數字視覺設計收費

中國人的成語"眼見為實"和西方人常說的"One picture is worth ten thousand words"表達了視覺對人類的重要性。嘉定區(qū)提供數字視覺設計選擇

但由于圖像數據的特有屬性,很多計算機視覺中發(fā)展起來的方法,在單元信號的處理方法中卻找不到對應版本。這類方法的一個主要特征,便是他們的非線性以及圖像信息的多維性,以上二點作為計算機視覺的一部分,在信號處理學中形成了一個特殊的研究方向。除了上面提到的領域,很多研究課題同樣可被當作純粹的數學問題。例如,計算機視覺中的很多問題,其理論基礎便是統(tǒng)計學,比較好化理論以及幾何學。如何使既有方法通過各種軟硬件實現,或說如何對這些方法加以修改,而使之獲得合理的執(zhí)行速度而又不損失足夠精度,是現今電腦視覺領域的主要課題。嘉定區(qū)提供數字視覺設計選擇

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