计算机视觉 : 我推荐这样的【入门姿势】

在人工智能大潮流下，计算机视觉领域也可谓是一枝独秀。在现实生活如智能安防、无人驾驶、工业检测、医疗诊断等领域被实际应用。人脸识别、图像处理、对象识别、场景识别这些词汇在我们周围时常被提及。计算机视觉是机器的眼睛、研究如何让机器学会”看”的科学因此它的重要性想必也是不言而喻。时代在进步我们也要跟上AI时代的步伐。那么要怎样入门计算机视觉领域呢？今天DmindAI君给大家推荐一个入门姿势

了解计算机视觉大环境

我们先来了解一下计算机视觉与科技大环境的关系以及它的位置。

从上图可以看出计算机视觉是在时代大环境下的一个细分的方向、但与其它也有着交叉的部分。在这里不得不提一个小问题就是计算机视觉和机器视觉有什么不同：

大多数情况下，机器视觉与计算机视觉两个概念是通用的，但二者在着重点上有细微差别：机器视觉强调用机器构成的系统来处理视觉问题，赋予机器眼睛，工业领域叫法更多；计算机视觉则强调处理视觉的问题是一个计算问题，核心部件是功能强大的计算机。

计算机视觉概念解读

计算机视觉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，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。强调更多的是计算处理任务。

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。从这句话中我们可以得到两种信息一：从图像中获取二、从数据库中获取。也就是说入门计算机视觉我们也可以从两方面一是从摄像机相关设备方面入手（硬件设备）二是从数据库软件开发系统（软件开发）入门。下面我们就分别来阐述这两个方面

作为一个工程学科，计算机视觉寻求基于相关理论与模型来建立计算机视觉系统。这类系统的组成部分包括：

程序控制（例如工业机器人和无人驾驶汽车）
事件监测（例如图像监测）
信息组织（例如图像数据库和图像序列的索引建立）
物体与环境建模（例如工业检查，医学图像分析和拓扑建模）
交感互动（例如人机互动的输入设备）

计算机视觉系统的硬件生态剖析

随着人工智能的发展、计算机的计算能力有了很大的提高特别是近期的AI芯片的突破性发展使算力性能有了大大提成、足以处理诸如图像这样的大数据这样使计算机视觉才得到正式的关注和发展。我们来看一下硬件产业链架构图

因使用了GPU做大规模的训练，这为计算机视觉计算处理带来了福音。GPU是一种可以执行复杂的数学和几何计算的芯片，可以为数据处理规模、运算速度带来指数级的增长与改善，让并行算法成为可能。目前市场上大部分的计算机视觉系统应用的都是以GPU集群架构为核心的云服务器。所以说AI芯片的产业发展也为计算机视觉的发展奠定了基础。

核心算法+计算能力的突破，让计算机视觉的应用场景瞬间增加，在过往工业检测与测量等领域之外，图像识别、人脸识别、无人驾驶等消费服务相关领域也成为应用热点。跟随这一次技术的突围计算机视觉领域出现了新一波创业潮。同时也带动了整个产业链相关企业的发展。

计算机视觉应用举例：

看到这里我们是否感觉其实计算机视觉离我们并不远就在身边。在这个计算机视觉硬件生态系统中企业要向生存、也必须做好以下两点：第一拥抱人工智能做好转型二、掌握相关技术了解相关产业动向。

计算机视觉软件生态剖析

提到软件生态不得不提的就是“深度学习”。深度学习是机器学习的一部分，它以简化的方式模拟人脑复杂的神经系统，从而达到对数据的高级抽象。近些年，深度学习在语音识别、人脸识别和无监督学习领域有着广泛的应用。本节对深度学习不做过多的论述：但是我们需要知道深度学习是人工智能和计算机视觉发展最重要的底层驱动力之一。而软件开发系统也正是得益于在深度学习算法上有了突破性进展。下面就让我们看一下整个计算机视觉软件系统开发的生态。

从图中我们可以清楚的看到想要入门计算机视觉软件开发需要我们掌握一门编程语言最好是（Python）/然后学习掌握一个开发框架。嗯看起来也不错哦就需要掌握两点就可以了？然而事实是这样的

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