cv算法属于什么专业

① 算法工程师学是什么专业

算法工程师一般学的是计算机、电子、通信、数学等相关专业。

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

就业前景

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图像技术等二维信息算法处理方面比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)。

去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution)，手势识别(gesture recognition)，人脸识别(face recognition)。

② cv算法是什么

计算机视觉算法。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。

因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。

计算机视觉应用的实例包括用于系统：

（1）控制过程，比如，一个工业机器人 。

（2）导航，例如，通过自主汽车或移动机器人。

（3）检测的事件，如，对视频监控和人数统计。

（4）组织信息，例如，对于图像和图像序列的索引数据库。

（5）造型对象或环境，如，医学图像分析系统或地形模型。

（6）相互作用，例如，当输入到一个装置，用于计算机人的交互。

（7）自动检测，例如，在制造业的应用程序。

③ 研究生做cv需要985吗

不需要。
计算机专业能力第一，学历第二。
CV工程师是大学生职业发展的方向之一，是擅长使用搜索引擎的工程师。在内容生产领域，CV工程师是一个比较有乐趣的职业，每天就做着复制和粘贴，把别的地方优质的内容复制过来，然后粘贴在自己准备发布的渠道。
CV工程师的领域有因特网、医学领域和汽车行业等，例如美颜应用程序、临床医学影像、自动驾驶当中涉及到的图像拼接、车道线检测、推荐当中涉及到的图像特征提取等，以及目前热门的人工智能技术。
CV工程师需要熟悉图像处理基本方法，熟悉OpenCV或其它图像算法开发与分析工具，对图像识别图像分割、边缘检测、目标跟踪等技术在内的领域理解深刻，英语熟练、能够独立阅读学术论文。

④ cv算法工程师好学吗

这个课程好像是要有一定的基础能力才可以学习的。如果你是初学者不建议学习这个课程。七月在线也有这个课程，保就业，这个还蛮热门的。建议你学习之前可以了解下，试听下。

⑤ 计算机行业cv是什么

请明确路线
计算机分很多行业
比如硬件维护
组装
局域网
这就是一门学问了
在如你说平面设计
也是一门专业
编程很枯燥需要很好的耐心和莫大的兴趣
试问你有吗？
所以请先明确你要学什么？我在告诉你从哪入门好吧

⑥ cv算法是青春饭吗

不算。
cv算法是一个非常紧缺的专业工程师,要求对计算机、电子、数学等相关专业都要精通,年纪越大应该对这些领域掌握的更加的熟练。

⑦ cv算法是什么呀

cv算法是计算机视觉算法。是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。

定义：

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。

我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。

⑧ 留学申请专业CS、CV分别是什么

留学申请专业CS，是Computer Science的缩写，计算机科学专业。CV是Computer Vision的缩写，计算机视觉专业。

Computer Science，计算机科学专业。一般的大学里面都设置有CS专业，它往往指系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的科目。它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统学习。Computer Vision，计算机视觉专业。在计算机专业比较热门或者比较好的学校里面开设，它研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的理论和技术，并试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。【点击测试我能申请哪所国外大学】

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⑨ 计算机cv方向是什么

计算机视觉（Computer Vision）是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。

这意味着计算机视觉技术的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。因此不仅需要使机器能感知三维环境中物体的几何信息（形状、位置、姿态、运动等）而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。可以认为，计算机视觉与研究人类或动物的视觉是不同的：它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，用统计的方法来处理数据。

人工智能的完整闭环包括感知、认知、推理再反馈到感知的过程，其中视觉在我们的感知系统中占据大部分的感知过程。所以研究视觉是研究计算机的感知重要的一步。

2发展的几个重要节点

视觉研究的开端-Hubel和Wiesel关于大脑视皮层细脑感受野的论述

感受野-（一个感觉神经元的感受野是指这个位置里适当的刺激能够引起该神经元反应的区域。感受野一词主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。）

1959年，Hubel和Wiesel猫实验的故事，把微电极埋进猫的视皮质细胞，之后在屏幕上打出一些光影和图形。通过固定猫的头部来控制视网膜上的成像，并测试细胞对线条、直角、边缘线等图形的反应。Hubel和Wiesel告诉我们视觉识别应该从简单的形状开始。

对于看到鱼和老鼠投像的猫来说，视觉处理的前期并不是对整体的鱼或者老鼠进行处理，视觉处理流程的第一步是对简单的形状的结构处理、边缘排列。只有当图片切换时的反应激烈。

二维到三维- Roberts积木世界让计算机理解三维场景

20世纪50年代主要分析二维图像，而Lary Roberts 1963年写的论文《block world》（积木世界），运用计算机程序，试图从图像中阐释出诸如立方体等多面体的这些边缘和形状。它根据线画图来理解由多面体构成的景物，并对物体形状物体的空间关系进行描述。

学科的诞生

计算机视觉真正的诞生时间是在1966年，MIT人工智能实验室成立了计算机视觉学科，标志着CV成为一门人工智能领域中的可研究的学科，同时历史的发展也证明了CV是人工智能领域中增长最快的一个学科。

视觉理论：视觉是分层的

20世纪80年代初，MIT人工智能实验室的David Marr出版了一本书《视觉》（全名《Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information》），他提出了一个观点：视觉是分层的。

他认为视觉是个信息处理任务，应该从三个层次来研究和理解，即计算理论、算法、实现算法的机制或硬件。

一、信息处理的计算理论，在这个层次研究的是对什么信息进行计算和为什么要进行这些计算。

二、算法，在这个层次研究的是如何进行所要求的计算，即设计特定的算法

三、实现算法的机制或硬件，在这个层次上研究完成某一特定算法的计算机构。

例如根据 Fourier 分析理论，任意连续函数可用它的 Fourier 频谱来表示，因此 Fourier 变换是属于第一层的理论，而计算Fourier 变换的算法是属于第二个层次的，至于实现快速，Fourier算法的阵列处理机就属于第三层次。

视觉理论使人们对视觉信息的研究有了明确的内容和较完整的基本体系，仍被看做是研究的主流；

3计算机视觉是一门交叉学科

计算机视觉技术是一种典型的交叉学科研究领域，包含了生物、心理，物理，工程，数学，计算机科学等领域，存在与其他许多学科或研究方向之间相互渗透、相互支撑的关系。在概念的理解中我们常常听到AI、图像处理、模式识别、机器视觉等词语，那么他们和计算机视觉之间是怎样的关系呢？

（图片来自网络）

计算机视觉与人工智能
人工智能技术主要研究智能系统的设计和有关智能的计算理论与方法。 人工智能可被分为三个阶段感知 、认知和动作执行。计算机视觉常被视为A I的一分支 。

计算机视觉与图像处理
图像处理中，人是最终的解释者；计算机视觉中，计算机是图像的解释者。图像处理算法在机器视觉系统的早期阶段起着很大的作用，它们通常被用来增强特定信息并抑制噪声。计算机视觉系统必须有图像处理模块存在。

（图片来自wikipedia）

计算机视觉与模式识别
模式识别是根据从图像中抽取的统计特性或结构信息，把图像分为设定的类别。图像模式的分类是计算机视觉中的一个重要问题。模式识别中的许多方法可以应用于计算机视觉中。

计算机视觉与机器视觉
计算机视觉技术的研究目标是使计算机具有通过一幅或多幅图像认知周围环境的能力（包括对客观世界三维环境的感知 、识别与理解）。 这意味着计算机不仅要模拟人眼的功能，而且更重要的是使计算机完成人眼所不能胜任的工作。而机器视觉则是建立在计算机视觉理论基础之上，偏重于计算机视觉技术的工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。与计算机视觉所研究的视觉模式识别、视觉理解等内容不同，机器视觉技术重点在于感知环境中物体的形状、位置 、姿态 、运动等几何信息 。两者基本理论框架、底层理论、算法相似，只是研究的最终目的不同。所以实际中并不加以严格划分，对于工业应用常使用“机器视觉” ，而一般情况下则常用“计算机视觉“。（部分选自《基于 OpenCV 的计算机视觉技术实现》）

⑩ 计算机行业cv方向

CV一直是目前深度学习领域中最热的研究领域，它是一种交叉学科，包括计算机科学、数学、工程学、物理、生物学和神经科学等。CV作为一个应用方向，在学界和工业界都十分火爆。

这样说吧，方向根本无所谓，根本不用考虑现在，你毕业的时候也没多少招聘的会考虑。基础才是王道。数学，算法，编程能力，这三个就业来说，重要性倒着来。随便其中一个，也够你忙活了，而且是必须下苦工努力的，加油吧。

我硕士到工作到现在，图像识别，遥感3D建模，医疗图像，机器视觉方向，都有过“深刻而痛苦”的经历，上面三个基础好，其他就是经验和时间，非核心竞争力。

人不能把自己的路走窄了，可以先选定一个方向，以此为媒介打牢基础，但毕业之后，是不是做这个方向根本没关系。三个技能随便一个练到高处，你还不是横着走，想去哪儿去哪儿。

从身边做cv的同学今年找实习和工作情况来看，人脸方向的需求最大，找起来也更好找一些。不过最重要的还是打好基础，把常用的机器学习、深度学习方法自己推到实现一遍。不知道未来的趋势怎么样，反正今年cv方向还是很好找工作的。我们学院今年将要毕业的三个做cv的硕士被某大公司以30+的年薪打包带走了。