计算机视觉和大数据哪个好就业？

797科技网 0 2024-09-01 00:39

一、计算机视觉和大数据哪个好就业？

计算机视觉好就业，当前计算机视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。

虽然我是近几年才刚开始搭建计算机视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。

二、计算机研究生方向选择方向（云计算、数据挖掘、大数据、计算机视觉、人工智能和物联网）？

云计算：因为没有做过相关的开发工作，不甚了解，略过...

数据挖掘：一个大方向，可以说包含大数据处理、机器学习等数据相关的领域。

首先是大数据，我了解到的相关岗位的工作基本使用大数据的组件进行数据的采集，分析和存取，可能要解决大量类似数据倾斜，分布式系统协同的问题，使用的是Hadoop，Hive，Spark等比较流行的大数据框架。

近些年比较火的是人工智能，其实基本还是在机器学习的框架之内，只不过发展出了深度学习、强化学习等新的技术，这方面如果需要深入研究的话，对数学有一定的要求，需要了解各种算法的公式推导，熟练运用相关的框架进行数据建模。当然，相对来说，这方面的研究更加热门，个人感觉前景很好，并且需要不断迭代学习。

大数据：上面讲过了，不再赘述。

计算机视觉：目前的计算机视觉主要还是在深度学习，强化学习的范畴之内，所以对数学还是有一定要求的。

人工智能：不再赘述。

物联网：不了解...

以上答案仅供参考，建议题主可以询问自己学校的学长学姐，了解各个方向课程和研究项目的具体差异之后，再做决定。

三、计算机视觉是人工智能还是大数据？

计算机视觉是人工智能的一个子领域，其目标是构建可复制人脑视觉的智能计算机。机器学习是教机器学习的通用术语，但是计算机视觉专门处理视觉数据。在机器学习中，我们更多地使用了统计工具，而计算机视觉同时使用了统计工具和非统计工具。例如，计算机视觉领域的3D重建任务中使用机器学习工具的频率要比图像分类和对象识别等技术要低。许多计算机视觉任务都有其自己的需求，我们为此开发了特定的机器学习工具。

四、计算机视觉三大领域是什么？

1. 图像分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。

2. 目标检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。

3. 图像分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。

五、视觉距离计算公式？

如被检者在5米距离不能辩认出表上任何字标时，可让被检者走近视力表，直到能辨认表上“0.1”行标记为止。此时的计算方法为：视力=0.1×被检者所在距离（米）/5（米）.举例；如4米处能辨别出0.1的开口方向，则记录“0.08”（0.1×4/5=0.08）；同样如在2米处辨别出0.1的开口方向，则为“0.04”（0.1×2/5=0.04）。

六、视觉精度计算公式？

描述

视觉行业的初学者，甚至是做了 1-2 年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后，不知道根据图纸上的公差，应该选用多少万像素的相机。同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。

这一期内容就是为大家详细介绍：分辨率，精度，公差的关系，从而指导选型。

分辨率（Resolution）

计算公式：分辨率 = 视野（Field of View）/ 像素（Pixel）

比如我要看的产品大小是 30mm*10MM，使用 200 万像素（1600pixel*1200pixel）的相机。因为产品是长条形，为了把产品都放入到视野内，我们计算分辨率的时候要考虑长边对应，此时分辨率为：

分辨率 = 30mm/1600Pixel = 0.019mm/Pixel

精度（Accuracy）

计算公式：精度 = 分辨率 x 有效像素

精度的单位是 mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为 1 个，使用背光，有效像素为 0.5 个。

这个例子我们取 1 Pixel，得到精度为 0.019mm 约等于 0.02mm。

机器视觉系统的定位精度如何计算？

假如是 30 万像素的摄像机，监控的面积为 640x480mm，其精度是不是就是 1mm 了？

30W 相机分辨率 640*480 正常这样算：用最长的边除去监控面积最长的边即可，所以精度基本上是 1mm，这个是理论值，如果你做测量或者表面划伤检测，肯定不准确，一个像素有可能无法凸显特征。

公差（Tolerance）

一般情况下，精度和公差的对应关系如下：

对一个项目来讲，我们是先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系，反推得出我们需要多少像素的相机。

测量时，首先要考虑的几大方面的有：相机、镜头、光源。选择要考虑的因素有很大，这里依据一个经手的项目介绍一下精度方面需要考虑的问题。项目要求：像素精度 0.05mm、测量误差正负 0.15mm。首先介绍一下相关的概念：

像素精度：一个像素在真实世界代表的距离，即拍摄视野 / 分辨率。例如我所使用的大华 500 万相机，分辨率 2592*2048，在视野中长的一边 100mm，即可拍到 100mm 的物体，那么在这一方向的像素精度为 100/2592mm

七、2022 计算机研究生，数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理哪个就业前景更好？

这三个领域相比：

从研究人员的多少（蛋糕有多大）来说，数据挖掘似乎蛋糕最小，然后CV和NLP不相上下。
从入门难易程度来说，NLP最难，数据挖掘次之（但现在的数据挖掘一大部分约=ML），CV最简单。注意，我说的是入门。
从发paper的期刊会议来说，数据挖掘最少，CV和NLP都比较大。当然，范围最大的是CV，基本上ML AI CV的刊物都可以发。
从开源项目、找现成代码难易程度来说：CV代码最多最好跑、NLP和数据挖掘不相上下。
从需要的计算资源来说：CV和NLP主要用GPU多（如果做transformer的话都要很多，否则cv少一些），涉及机器学习部分的数据挖掘也用GPU多、传统数据挖掘用CPU多，相比之下最不需要特别多资源。
从找工作来说：其实都很卷啦。

最后，真的不考虑一下迁移学习吗？它可以在上述三个领域中应用，自成一体，也是近年来比较热门的研究领域：

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八、传统视觉和计算机视觉哪个有前景？

视觉技术在人工智能体系中有很重要的地位，人工智能落地应用主要有图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用和产业应用场景。

视觉技术又可分计算机视觉和机器视觉，应用场景的不同是计算机视觉和机器视觉的最根本差别。

计算机视觉模拟人眼的功能，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。所以计算机视觉一般情形普遍适用，而机器视觉更多用于工业上。

计算机视觉在落地场景上应用较多，现在已扩展到新兴领域，例如汽车、医疗保健、零售、机器人、农业、无人机和制造业等。

一个典型的视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

视觉技术通过机器代替人眼进行测量和判断，其精准识别比人眼更具准确性，尤其随着深度学习、3D视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一步加大，发展前景可期。

而在企业领域则更多应用于考勤打卡，但眼考勤云通过计算机视觉SDC/SDK技术，赋能摄像头，精准捕捉人像，与数据库图像进行特征比对计算，识别身份打卡。

其次，通过机器视觉变身智慧前台，使摄像头能自动识别访客登记，通知来访人员，实现无人值守智慧前台，企业更加智能化！

无论是计算视觉还是机器视觉，都是视觉技术的发展和延伸，也是人工智能范畴重要的前沿分支之一，随着我国各行各业对采用图像和视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，视觉技术逐步开始了工业现场的应用，市场规模将会进一步扩大，迎来快速增长期。

未来，视觉技术将进一步发展，有望落地更多的行业和产业，带来产业的升级转型，促进企业的智能化发展。

九、计算机视觉和机器视觉哪个有前途？

机器视觉。