必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习，所有的环节缺一不可，相辅相成。

  计算机视觉(computer vision):用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就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。

  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AI系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。

  机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

  图像处理(image processing):用计算机对图像做多元化的分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。

  图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。

  图像处理技术的主要内容有图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。

  模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种各样的形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息做处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

  模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决实际问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等，属于概念识别研究的范畴，是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。

  应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。

  模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它和AI、图像处理的研究有交叉关系。

  机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的所有的领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

  机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以可以称为一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习慢慢的变成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。

  机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

  人类研究计算机的目的，是为了更好的提高社会生产力水平，提高生活品质，把人从单调复杂甚至危险的工作中解救出来。今天的计算机在计算速度上已经远超于了人，然而在很多方面，特别是在人类智能活动有关的方面例如在视觉功能、听觉功能、嗅觉功能、自然语言理解能力功能等等方面，还不如人。

  这种现状不足以满足一些高级应用的要求。例如，我们大家都希望计算机能够及早地发现路上的可疑情况并提醒汽车驾驶员以避免发生意外事故，我们更希望计算机能让我们进行自动驾驶，目前的技术还不足以满足诸如此类高级应用的要求，还需要更加多的AI研究成果和系统实现的经验。

  人工智能，是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为，人类智能活动可大致分为两类:感知行为与思维活动。模拟感知行为的人工智能研究的一些例子包括语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的计算机听觉，物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的计算机视觉，等等。模拟思维活动的人工智能研究的例子包括符号推理、模糊推理、定理证明等与人类思维有关的计算机思维，等等。

  从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。

  计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解，即实现人的视觉系统的某些功能。

  在计算机视觉领域里，医学图像分析、光学文字识别对模式识别的要求需要提到一定高度。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。在计算机视觉的大多数实际应用当中，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正日渐普及，一旦机器学习的研究逐步发展，未来泛用型的电脑视觉应用或许可以成真。

  人工智能所研究的一个主体问题是:如何让系统具备计划和决策能力?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里，计算机视觉系统作为一个感知器，为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于AI领域，但与计算机视觉有着重要联系)，也由此，计算机视觉时常被看作AI与计算机科学的一个分支。

  机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的所有的领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。

  第一种是仿生学方法，即从分析人类视觉的过程入手，利用大自然提供给我们的最好参考系--人类视觉系统，建立起视觉过程的计算模型，然后用计算机系统实现之。

  第二种是工程方法，即脱离人类视觉系统框框的约束，利用一切可行和实用的技术方法实现视觉功能。此方法的一般做法是，将人类视觉系统作为一个黑盒子对待，实现时只关心对于某种输入，视觉系统将给出何种输出。

  这两种方法理论上都是能够正常的使用的，但面临的困难是，人类视觉系统对应某种输入的输出到底是什么，这是无法直接测得的。而且由于人的智能活动是一个多功能系统综合作用的结果，即使是得到了一个输入输出对，也很难肯定它是仅由当前的输入视觉刺激所产生的响应，而不是一个与历史状态综合作用的结果。

  其一，是为满足AI应用的需要，即用计算机实现人工的视觉系统的需要。这些成果能安装在计算机和各种机器上，使计算机和机器人能够具有看的能力。

  其二，视觉计算模型的研究结果反过来对我们进一步认识和研究人类视觉系统本身的机理，甚至人脑的机理，也同样具有相当大的参考意义。

  原文标题：【光电智造】计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

  文章出处：【微信号：今日光电，微信公众号：今日光电】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

  中提取有用信息并加以分析的科学。这一些信息后续能够适用于辅助一些决策或者任务，比如医学

  详解 /

  的三种方法 /

  方法正在针对某些特定问题取得最新成果。 在最基本的问题上，最有趣的不单单是深度

  技术 /

  ？ /

  和视频理解(image and videounderstanding).这些概念有一些共性之处，也有本质不同。从广义上说，

  ？ /

  数据 /

  模型 /

  行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

  鸿蒙OS元服务开发案例：【WebGL网页图形库开发着色器绘制彩色三角形】