大佬说:计算机视觉应该这样学
发布网友
共1个回答
热心网友
计算机视觉作为一门科学学科，旨在研究如何让机器"看"。其核心是使用摄像机和电脑替代人眼，实现目标的识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步进行图形处理，使之适合人眼观察或供仪器检测。人工智能系统能够从图像或数据中获取信息。
在读取图片时，需要考虑分辨率、存储每个像素的位数以及颜色通道。分辨率通常以宽度和高度表示，例如1920*1080（dpi单位）表示图片宽度为1920，高度为1080。位数决定了每个像素可表示的颜色数量，例如RGB深度为256*3=768，表示768种颜色。图片可以是RGB或RGBA模式，分别有三或四个通道。
视频由一系列有序图片组成，称为帧。压缩视频时，会采用算法减少数据容量，如IPB编码。数据传输速率与帧率、每帧分辨率有关。分辨率越高，精度也越高。在网络视频流中，传输的是帧的差分数据，客户端解析后补充完整图片。
实际应用中，通过不同类型的摄像机获取数据，发送给AI服务器处理。常见的摄像机包括用于不同场合的型号。CPU和GPU在人工智能计算中扮演重要角色，GPU以并行计算架构著称，而CPU则在低延迟、高吞吐量方面表现出色。
编程语言和数学基础对学习计算机视觉至关重要。Python易于上手，常用库包括numpy、pandas、matplotlib等。C++是深入学习和优化的首选语言，对于矩阵运算有深入理解。概率统计知识、高斯分布等概念也是基础。
计算机视觉应用广泛，包括无人驾驶、安防、人脸识别、文字识别、车牌识别、以图搜图、VR/AR、3D重构、医学图像分析等。
推荐的参考书和公开课，包括入门书籍、经典课程、网站资源等，帮助学习者系统地理解计算机视觉理论和实践。
深入学习计算机视觉需要阅读相关文献，包括经典模型、里程碑文献、顶会和顶刊等。查阅arxiv等网站可以获取最新研究成果。
开源框架是学习计算机视觉不可或缺的工具，如深度学习卷积神经网络、机器学习框架等。对比不同框架可以帮助选择最适合自己的工具。
持续阅读文献，理解计算机视觉的发展历程和关键模型，对于深入学习至关重要。从文献中获取最原始的知识，是提升理解力的途径。
计算机视觉作为一门复杂且快速发展的领域，需要不断学习和实践。分享学习心得和干货，互相学习，共同进步。
热心网友
计算机视觉作为一门科学学科，旨在研究如何让机器"看"。其核心是使用摄像机和电脑替代人眼，实现目标的识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步进行图形处理，使之适合人眼观察或供仪器检测。人工智能系统能够从图像或数据中获取信息。
在读取图片时，需要考虑分辨率、存储每个像素的位数以及颜色通道。分辨率通常以宽度和高度表示，例如1920*1080（dpi单位）表示图片宽度为1920，高度为1080。位数决定了每个像素可表示的颜色数量，例如RGB深度为256*3=768，表示768种颜色。图片可以是RGB或RGBA模式，分别有三或四个通道。
视频由一系列有序图片组成，称为帧。压缩视频时，会采用算法减少数据容量，如IPB编码。数据传输速率与帧率、每帧分辨率有关。分辨率越高，精度也越高。在网络视频流中，传输的是帧的差分数据，客户端解析后补充完整图片。
实际应用中，通过不同类型的摄像机获取数据，发送给AI服务器处理。常见的摄像机包括用于不同场合的型号。CPU和GPU在人工智能计算中扮演重要角色，GPU以并行计算架构著称，而CPU则在低延迟、高吞吐量方面表现出色。
编程语言和数学基础对学习计算机视觉至关重要。Python易于上手，常用库包括numpy、pandas、matplotlib等。C++是深入学习和优化的首选语言，对于矩阵运算有深入理解。概率统计知识、高斯分布等概念也是基础。
计算机视觉应用广泛，包括无人驾驶、安防、人脸识别、文字识别、车牌识别、以图搜图、VR/AR、3D重构、医学图像分析等。
推荐的参考书和公开课，包括入门书籍、经典课程、网站资源等，帮助学习者系统地理解计算机视觉理论和实践。
深入学习计算机视觉需要阅读相关文献，包括经典模型、里程碑文献、顶会和顶刊等。查阅arxiv等网站可以获取最新研究成果。
开源框架是学习计算机视觉不可或缺的工具，如深度学习卷积神经网络、机器学习框架等。对比不同框架可以帮助选择最适合自己的工具。
持续阅读文献，理解计算机视觉的发展历程和关键模型，对于深入学习至关重要。从文献中获取最原始的知识，是提升理解力的途径。
计算机视觉作为一门复杂且快速发展的领域，需要不断学习和实践。分享学习心得和干货，互相学习，共同进步。
