cv演算法屬於什麼專業

① 演算法工程師學是什麼專業

演算法工程師一般學的是計算機、電子、通信、數學等相關專業。

演算法是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。

不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。

就業前景

國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

在計算機音視頻和圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心。

另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)。

去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution)，手勢識別(gesture recognition)，人臉識別(face recognition)。

② cv演算法是什麼

計算機視覺演算法。

計算機視覺是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。

因為感知可以看作是從感官信號中提 取信息，所以計算機視覺也可以看作是研究如何使人工系統從圖像或多維數據中「感知」的科學。

計算機視覺應用的實例包括用於系統：

（1）控制過程，比如，一個工業機器人 。

（2）導航，例如，通過自主汽車或移動機器人。

（3）檢測的事件，如，對視頻監控和人數統計。

（4）組織信息，例如，對於圖像和圖像序列的索引資料庫。

（5）造型對象或環境，如，醫學圖像分析系統或地形模型。

（6）相互作用，例如，當輸入到一個裝置，用於計算機人的交互。

（7）自動檢測，例如，在製造業的應用程序。

③ 研究生做cv需要985嗎

不需要。
計算機專業能力第一，學歷第二。
CV工程師是大學生職業發展的方向之一，是擅長使用搜索引擎的工程師。在內容生產領域，CV工程師是一個比較有樂趣的職業，每天就做著復制和粘貼，把別的地方優質的內容復制過來，然後粘貼在自己准備發布的渠道。
CV工程師的領域有網際網路、醫學領域和汽車行業等，例如美顏應用程序、臨床醫學影像、自動駕駛當中涉及到的圖像拼接、車道線檢測、推薦當中涉及到的圖像特徵提取等，以及目前熱門的人工智慧技術。
CV工程師需要熟悉圖像處理基本方法，熟悉OpenCV或其它圖像演算法開發與分析工具，對圖像識別圖像分割、邊緣檢測、目標跟蹤等技術在內的領域理解深刻，英語熟練、能夠獨立閱讀學術論文。

④ cv演算法工程師好學嗎

這個課程好像是要有一定的基礎能力才可以學習的。如果你是初學者不建議學習這個課程。七月在線也有這個課程，保就業，這個還蠻熱門的。建議你學習之前可以了解下，試聽下。

⑤ 計算機行業cv是什麼

請明確路線
計算機分很多行業
比如硬體維護
組裝
區域網
這就是一門學問了
在如你說平面設計
也是一門專業
編程很枯燥需要很好的耐心和莫大的興趣
試問你有嗎？
所以請先明確你要學什麼？我在告訴你從哪入門好吧

⑥ cv演算法是青春飯嗎

不算。
cv演算法是一個非常緊缺的專業工程師,要求對計算機、電子、數學等相關專業都要精通,年紀越大應該對這些領域掌握的更加的熟練。

⑦ cv演算法是什麼呀

cv演算法是計算機視覺演算法。是一門研究如何使機器「看」的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科，計算機視覺研究相關的理論和技術，試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。這里所 指的信息指Shannon定義的，可以用來幫助做一個「決定」的信息。

定義：

計算機視覺是使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。它的主要任務就是通過對採集的圖片或視頻進行處理以獲得相應場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計算機視覺是一門關於如何運用照相機和計算機來獲取我們所需的，被拍攝對象的數據與信息的學問。形象地說，就是給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（演算法），讓計算機能夠感知環境。

我們中國人的成語"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。不難想像，具有視覺的機器的應用前景能有多麼地寬廣。

⑧ 留學申請專業CS、CV分別是什麼

留學申請專業CS，是Computer Science的縮寫，計算機科學專業。CV是Computer Vision的縮寫，計算機視覺專業。

Computer Science，計算機科學專業。一般的大學裡面都設置有CS專業，它往往指系統性研究信息與計算的理論基礎以及它們在計算機系統中如何實現與應用的實用技術的科目。它通常被形容為對那些創造、描述以及轉換信息的演算法處理的系統學習。Computer Vision，計算機視覺專業。在計算機專業比較熱門或者比較好的學校裡面開設，它研究如何使人工系統從圖像或多維數據中「感知」的理論和技術，並試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取『信息』的人工智慧系統。【點擊測試我能申請哪所國外大學】

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⑨ 計算機cv方向是什麼

計算機視覺（Computer Vision）是指用計算機實現人的視覺功能——對客觀世界的三維場景的感知、識別和理解。

這意味著計算機視覺技術的研究目標是使計算機具有通過二維圖像認知三維環境信息的能力。因此不僅需要使機器能感知三維環境中物體的幾何信息（形狀、位置、姿態、運動等）而且能對它們進行描述、存儲、識別與理解。可以認為，計算機視覺與研究人類或動物的視覺是不同的：它藉助於幾何、物理和學習技術來構築模型，用統計的方法來處理數據。

人工智慧的完整閉環包括感知、認知、推理再反饋到感知的過程，其中視覺在我們的感知系統中占據大部分的感知過程。所以研究視覺是研究計算機的感知重要的一步。

2發展的幾個重要節點

視覺研究的開端-Hubel和Wiesel關於大腦視皮層細腦感受野的論述

感受野-（一個感覺神經元的感受野是指這個位置里適當的刺激能夠引起該神經元反應的區域。感受野一詞主要是指聽覺系統、本體感覺系統和視覺系統中神經元的一些性質。）

1959年，Hubel和Wiesel貓實驗的故事，把微電極埋進貓的視皮質細胞，之後在屏幕上打出一些光影和圖形。通過固定貓的頭部來控制視網膜上的成像，並測試細胞對線條、直角、邊緣線等圖形的反應。Hubel和Wiesel告訴我們視覺識別應該從簡單的形狀開始。

對於看到魚和老鼠投像的貓來說，視覺處理的前期並不是對整體的魚或者老鼠進行處理，視覺處理流程的第一步是對簡單的形狀的結構處理、邊緣排列。只有當圖片切換時的反應激烈。

二維到三維- Roberts積木世界讓計算機理解三維場景

20世紀50年代主要分析二維圖像，而Lary Roberts 1963年寫的論文《block world》（積木世界），運用計算機程序，試圖從圖像中闡釋出諸如立方體等多面體的這些邊緣和形狀。它根據線畫圖來理解由多面體構成的景物，並對物體形狀物體的空間關系進行描述。

學科的誕生

計算機視覺真正的誕生時間是在1966年，MIT人工智慧實驗室成立了計算機視覺學科，標志著CV成為一門人工智慧領域中的可研究的學科，同時歷史的發展也證明了CV是人工智慧領域中增長最快的一個學科。

視覺理論：視覺是分層的

20世紀80年代初，MIT人工智慧實驗室的David Marr出版了一本書《視覺》（全名《Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》），他提出了一個觀點：視覺是分層的。

他認為視覺是個信息處理任務，應該從三個層次來研究和理解，即計算理論、演算法、實現演算法的機制或硬體。

一、信息處理的計算理論，在這個層次研究的是對什麼信息進行計算和為什麼要進行這些計算。

二、演算法，在這個層次研究的是如何進行所要求的計算，即設計特定的演算法

三、實現演算法的機制或硬體，在這個層次上研究完成某一特定演算法的計算機構。

例如根據 Fourier 分析理論，任意連續函數可用它的 Fourier 頻譜來表示，因此 Fourier 變換是屬於第一層的理論，而計算Fourier 變換的演算法是屬於第二個層次的，至於實現快速，Fourier演算法的陣列處理機就屬於第三層次。

視覺理論使人們對視覺信息的研究有了明確的內容和較完整的基本體系，仍被看做是研究的主流；

3計算機視覺是一門交叉學科

計算機視覺技術是一種典型的交叉學科研究領域，包含了生物、心理，物理，工程，數學，計算機科學等領域，存在與其他許多學科或研究方向之間相互滲透、相互支撐的關系。在概念的理解中我們常常聽到AI、圖像處理、模式識別、機器視覺等詞語，那麼他們和計算機視覺之間是怎樣的關系呢？

（圖片來自網路）

計算機視覺與人工智慧
人工智慧技術主要研究智能系統的設計和有關智能的計算理論與方法。 人工智慧可被分為三個階段感知 、認知和動作執行。計算機視覺常被視為A I的一分支 。

計算機視覺與圖像處理
圖像處理中，人是最終的解釋者；計算機視覺中，計算機是圖像的解釋者。圖像處理演算法在機器視覺系統的早期階段起著很大的作用，它們通常被用來增強特定信息並抑制雜訊。計算機視覺系統必須有圖像處理模塊存在。

（圖片來自wikipedia）

計算機視覺與模式識別
模式識別是根據從圖像中抽取的統計特性或結構信息，把圖像分為設定的類別。圖像模式的分類是計算機視覺中的一個重要問題。模式識別中的許多方法可以應用於計算機視覺中。

計算機視覺與機器視覺
計算機視覺技術的研究目標是使計算機具有通過一幅或多幅圖像認知周圍環境的能力（包括對客觀世界三維環境的感知 、識別與理解）。 這意味著計算機不僅要模擬人眼的功能，而且更重要的是使計算機完成人眼所不能勝任的工作。而機器視覺則是建立在計算機視覺理論基礎之上，偏重於計算機視覺技術的工程化，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應的行為。與計算機視覺所研究的視覺模式識別、視覺理解等內容不同，機器視覺技術重點在於感知環境中物體的形狀、位置 、姿態 、運動等幾何信息 。兩者基本理論框架、底層理論、演算法相似，只是研究的最終目的不同。所以實際中並不加以嚴格劃分，對於工業應用常使用「機器視覺」 ，而一般情況下則常用「計算機視覺「。（部分選自《基於 OpenCV 的計算機視覺技術實現》）

⑩ 計算機行業cv方向

CV一直是目前深度學習領域中最熱的研究領域，它是一種交叉學科，包括計算機科學、數學、工程學、物理、生物學和神經科學等。CV作為一個應用方向，在學界和工業界都十分火爆。

這樣說吧，方向根本無所謂，根本不用考慮現在，你畢業的時候也沒多少招聘的會考慮。基礎才是王道。數學，演算法，編程能力，這三個就業來說，重要性倒著來。隨便其中一個，也夠你忙活了，而且是必須下苦工努力的，加油吧。

我碩士到工作到現在，圖像識別，遙感3D建模，醫療圖像，機器視覺方向，都有過「深刻而痛苦」的經歷，上面三個基礎好，其他就是經驗和時間，非核心競爭力。

人不能把自己的路走窄了，可以先選定一個方向，以此為媒介打牢基礎，但畢業之後，是不是做這個方向根本沒關系。三個技能隨便一個練到高處，你還不是橫著走，想去哪兒去哪兒。

從身邊做cv的同學今年找實習和工作情況來看，人臉方向的需求最大，找起來也更好找一些。不過最重要的還是打好基礎，把常用的機器學習、深度學習方法自己推到實現一遍。不知道未來的趨勢怎麼樣，反正今年cv方向還是很好找工作的。我們學院今年將要畢業的三個做cv的碩士被某大公司以30+的年薪打包帶走了。