电子视觉和计算机视觉的区别
计算机视觉就业要求？
计算机视觉就业要求？
不仅有调参经验，而且编程能力超强，对数学的掌握足够深厚的同学，可以根据实际问题调整网络结构，利用各种方法满足工程需求，并能熟练运用各种编程语言（例如C和C ）进行工程化改造。
可视化与视觉区别？
可视化就是指可以看的化，视觉是指看的感觉。
ai和视觉的区别？
计算机视觉并不是人工智能的同义词。虽然两者都是旨在让我们的生活更轻松、更方便的技术形式，但它们并不完全相同。人工智能是计算机科学的一个分支，其中机器表现出似乎模仿人类智能的行为。这广泛地包括根据我们人类分析情况的方式做出决策、从经验中学习、理解语言、与人类和其他机器进行对话，甚至以新的方式创造性地解决问题。
与此同时，计算机视觉帮助计算机看到周围的世界。这涉及执行图像处理任务的软件，这是计算机已经可以做到的，并且是人工智能向前迈进的领域。
计算机视觉领域，最常用的算法有哪些？
计算机视觉领域一般不同的应用有着不同的算法实现，我主要研究的就是计算机视觉方面的应用，主要是在图像预处理、分类、目标检测等方面。
1. 图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。机器学习方面的算法有SVM、Adaboost、决策树以及贝叶斯分类器等；深度学习方面经典的算法有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等网络。
2. 目标检测。目标检测就是在复杂场景中检测出我们需要的目标，又用传统机器学习算法实现的，也有用深度学习进行目标检测的。传统机器学习算法比如利用Adaboost进行人脸检测、SVM算法实现行人检测等；深度学习方面目标检测算法，既有基于区域建议的R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等两个阶段的目标检测算法，也有Yolo、SSD等端到端的目标检测算法。
3. 目标跟踪。目标跟踪，是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。我之前做过目标跟踪的实验，利用的是传统的图像处理算法，比如光流法、粒子滤波法、卡尔曼滤波法以及KCF相关滤波算法等。深度学习算法中有DLT、FCNT、MD Net等网络，深度学习目标跟踪算法接触的少，不是很了解。
4. 语义分割。语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的，将整个图像分成一个个像素组，然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等；现在深度学习算法在语义分割上效果更好，比如现在最常用的全卷机神经网络算法（FCN）。
还有好多应用，比如人脸检测识别，有Adaboost算法、MTCNN网络以及FaceNet网络等；文字识别，智能驾驶，医学图像处理等等，分别有不同的算法实现。
计算机视觉编程语言的话需要根据算法以及平台来选择。传统图像处理大都用的是opencv和matlab平台，分别用C 语言和matlab语言；深度学习框架大都是基于Python的API实现的，可以用python语言实现，比如Tensorflow、Caffe、keras以及MxNet等平台，当然Caffe还可以用C 实现。
我现在实现传统图像处理算法的话用的是C 语言，深度学习算法在TensorFlow/Keras框架上用Python语言实现。