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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。
人工智能计算机视觉的基本原理？目前主流的基于深度学习的机器视觉方法，其原理跟人类大脑工作的原理比较相似。
人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。
人类大脑看图的原理
机器的方法也是类似：构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类。
人工智能计算机的视觉原理是:研究如何使机器“看”的科学，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，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
计算机视觉和机器视觉哪个有前途？机器视觉。
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。
计算机视觉算法是做什么的？通过C/C++或Java任一种编程语言，Python/ perl/shell中任一种脚本语言，实现数据分析和挖掘工具，最终通过算法实现使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
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