1樓：s如詩如夢
vsalm(visual slam)能夠在跟蹤攝像機(用於ar的手持或者頭盔，或者裝備在機器人上)位置和方位的同時構建三維地圖. slam演算法與conv***s和深度學習是互補的。slam關注幾何問題，而深度學習主要關注識別問題。
如果你想讓機器人走到冰箱面前而不撞到牆，就用slam。如果你想讓機器人識別冰箱裡的物品，就用conv***s。http:
//openmvg.readthedocs.io/en/latest/
slam相當於實時版本的sfm(structure from motion)。vslam使用攝像機，放棄了昂貴的鐳射感測器和慣性感測器(imu)。單目slam使用單個相機，而非單目slam通常使用預先標定好的固定基線的立體攝像機。
slam是基於幾何方法的計算機視覺的一個主要的例子。事實上，cmu(卡內基梅隴大學)的機器人研究機構劃分了兩個課程：基於學習方法的視覺和基於幾何方法的視覺。
sfm vs vslam
sfm和slam解決的是相似的問題，但sfm是以傳統的離線的方式來實現的。slam慢慢地朝著低功耗，實時和單個rgb相機模式發展。下面是一些流行的開源sfm軟體庫。
bundler: 一個開源sfm工具箱
libceres: 一個非線性最小二乘法庫(對bundle adjustment問題非常有用)，http://ceres-solver.***/
andrew zisserman's多檢視幾何matlab函式庫
vslam vs 自動駕駛
自動駕駛汽車是slam最重要的一個應用領域。未來很多年裡，在自動駕駛領域將持續地研究slam。
計算機專業，影象處理方向和人工智慧方向哪個好找工作，，，，
2樓：路確實腳下
影象處理當前比較成熟，用到的演算法改進不會太大。
人工智慧當前理論上還沒有內
大的突破，缺少「奇
容點」。
在人工智慧方面當前最火的演算法是深度學習，沒有之一。就它一個！
深度學習是從人工神經網路發展而來的，常常也劃分到機器學習領域中。
實際上，影象處理也可以算到計算機視覺或者模式識別當中，這兩個方向也是人工智慧的分支。
只不過影象處理常常被劃分到低階的計算機視覺中。
招工作的話。實用一些，就業面廣一些，你就選擇影象處理方向。
同時，最好往計算機視覺、模式識別上靠。這兩個方向也是機器視覺的基礎。
想拿高工資的話，你就選擇人工智慧方向。
特別是要在機器學習，尤其是深度學習一定得弄通弄懂而且要會用。
但是深度學習，需要你們學校有一定的實力。這個方向需要大資料集、需要高效能運算機或者是工作站的支援。不是一般高校就可以達到條件的。
3樓：朽木牧
影象處理工作還找些，，但是後者前途大些
影象處理碩士畢業**什麼方向就業比較好，怎樣結合人工智慧、影象處理和模式識別？ 10
4樓：匿名使用者
影象處理的核心是圖形演算法。人工智慧和模式識別這些關注於應用。只有掌握演算法，能夠靈活應用，積累專案經驗，會有用武之地。
5樓：匿名使用者
**不重要，關鍵是跟老師做過什麼專案，招聘看專案，想讀博另說。。
影象識別
版，神經網路，小權波變換，支援向量基很多演算法。用matlab很容易的。
不過，大多數工作都與影象沒什麼關係，都去做程式設計師了！！！！！關鍵是做過的專案！
6樓：匿名使用者
基於具有複雜背景的**的內容的檢索
計算機圖形學、圖形影象處理、人工智慧和模式識別 四個學科之間的聯絡和區別？
7樓：匿名使用者
計算機圖形學是一種使用數學演算法將二維或三維圖形轉化為計算機顯示器的柵格形式的科學；
圖形影象處理泛指如何對各類圖形或影象進行各種處理；
人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學；
模式識別是人類的一項基本智慧，在日常生活中，人們經常在進行「模式識別」。隨著20世紀40年代計算機的出現以及50年代人工智慧的興起，人們希望能用計算機來代替或擴充套件人類的部分腦力勞動，從而提高模式識別的自動化程度，因此模式識別在20世紀60年代初迅速發展併成為一門新興學科。
綜上所述，我覺得計算機圖形學偏向於研究使用計算機技術處理圖形的一些基礎方法，而圖形影象處理則是各種處理的統稱。人工智慧偏重於研究模擬人類智慧的方法，而模式識別本身就是人類智慧的一部分，當然人們同樣希望能使用計算機或其它手段模擬人類進行模式識別。
8樓：匿名使用者
計算機圖形學主要研究的是模型在三維空間中的數學表達，如投影矩陣之類的，很理論純數學。而影象處理是一種應用類的學科，需要簡單的工科基礎。模式識別和影象處理有較大的重合，模式識別主要解決的問題是識別和分類兩種模式。
可以說影象處理的目的就是為了更好的模式識別。而人工智慧就更高階了，讓機器能做到人能做到的事情，比如前面三個學科的共同作用就能形**工智慧中的機器視覺。
研究生方向人工智慧和影象處理到底該選哪個，，，， 20
9樓：匿名使用者
影象處理。目前在整個人工智慧研發領域，影象處理是短板，這個領域會有非常大的潛力需要挖掘。人工智慧方向比較寬，當然了你不喜歡影象處理，就選人工智慧吧，將來博士的時候換研究方向也好。
10樓：紅山人
人工智慧。應該說：人工智慧的應用前景更廣泛。
11樓：匿名使用者
我就是做影象處理的，你考的哪個大學的研究生
深度學習和機器學習到底是什麼，深度學習和機器學習的區別是什麼
中公教育it優就業 簡單來說，機器學習是實現人工智慧的方法，深度學習是實現機器學習的技術。機器學習在實現人工智慧時中需要人工輔助 半自動 而深度學習使該過程完全自動化 三者關係 舉個例子 通過機器學習演算法來識別水果是橘子還是蘋果，需要人工輸入水果的特徵資料，生成一定的演算法模型，進而可以準確 具有...
給出影象是總畫素和深度怎麼求出影象的大小
影象的深度一般就是指編碼一個畫素的一個分量所使用的位元數，一般從1到8bit 帶色度的影象一般兩種，點陣圖和調色盤圖。點陣圖的一個畫素一般含有三個分量 紅綠藍 假定經過高效編碼，對紅綠藍分量分別只需要平均使用 2 4 3個bit，那麼影象的大小就是 640 480 2 4 3 8 個位元組 byte...
學資料結構和演算法之前要先學什麼,學習資料結構需要先學習什麼科目？求指導
不需要其他的了，因為資料結構跟c一樣也是一麼基礎課，學了他是為後期學其他課程作準備的，如編譯原理！數學分析暫時還用不著但是可以鍛鍊思維能力！資料結構裡的內容跟離散數學關係很大，比如圖，等等！必須把離散學好！具備c語言或c 等基本的程式設計知識，其中指標的概念一定要清晰明瞭。最好能學習一些離散數學的知...