1樓：皮卡丘
計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。要經過長期的努力才能達到的目標。因此，在實現最終目標以前，人們努力的中期目標是建立一種視覺系統，這個系統能依據視覺敏感和反饋的某種程度的智慧型完成一定的任務。
例如，計算機視覺的乙個重要應用領域就是自主車輛的視覺導航，還沒有條件實現象人那樣能識別和理解任何環境，完成自主導航的系統。因此，人們努力的研究目標是實現在高速公路上具有道路跟蹤能力，可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統。這裡要指出的一點是在計算機視覺系統中計算機起代替人腦的作用，但並不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺資訊的處理。
計算機視覺可以而且應該根據計算機系統的特點來進行視覺資訊的處理。
目前國內單純的這方面的比賽沒有，但在機械人比賽上，這些技術被應用的淋漓盡致。當然在醫學方面也有應用，失明的人，可以在舌頭上植入這種裝置，代替眼睛，國內有成功的例子。
計算機視覺的前沿理論有哪些？
者也 感覺這個問題拆開來講可能更好一點 關於前沿 任何乙個方面，只要能使計算機接近甚至達到人眼視覺的水平，就是這個領域的前沿。雖然說計算機視覺技術在一些應用領域如產品缺陷檢測，條形碼掃瞄等已經有大規模的商業應用，但是在更普遍的視覺應用上，離人眼視覺的水平還相去甚遠。這也是該領域充滿機遇與挑戰，研究十...
學習哪些數學對研究計算機視覺有幫助？
超越 其實可以轉換思路，先確定要學習哪些計算機視覺演算法，再針對性地補充數學知識。因為數學知識幾乎是無窮無盡的，大部分數學家也學不完。最近這些年，深度學習，尤其是卷積神經網路及其變體，成為了計算機視覺領域的重要方法。一些基礎的深度學習方法包括 卷積神經網路 下圖中的AlexNet是卷積神經網路的經典...
2023年做計算機視覺還有必要看岡薩雷斯的《數字影象處理》嗎
有必要深度學習雖然理論上可以解決所有問題，但傳統演算法引入深度學習後，使得初始分析的特徵層級提高，則在計算效率，模型大小等方面會有提公升，甚至還會在提高識別效果，降低過擬合方面有幫助。深度學習的目標是自動提取特徵，因為分很多層，而可以得到更加複雜的特徵。但有些過於低階的特徵，已經有成熟演算法提取特徵...