計算機視覺，圖象處理，圖像分析，機器人視覺和機器視覺是彼此緊密關聯的學科。如果你翻開帶有上面這些名字的教材，你會發現在技術和應用領域上他們都有著相當大部分的重疊。這表明這些學科的基礎理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。然而，各研究機構，學術期刊，會議及公司往往把自己特別的歸為其中某一個領域，于是各種各樣的用來區分這些學科的特征便被提了出來。下面將給出一種區分方法，盡管并不能說這一區分方法完全準確。這些學科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。普陀區本地數字視覺設計聯系人

關于數據可視化的適用范圍，存在著不同的劃分方法。一個常見的關注焦點就是信息的呈現。邁克爾·弗蘭德利(2008)，提出了數據可視化的兩個主要的組成部分：統計圖形和主題圖。《Data Visualization: Modern Approaches》（意為“數據可視化：現代方法”）(2007)，概括闡述了數據可視化的下列主題 ：1、思維導圖2、新聞的顯示3、數據的顯示4、連接的顯示5、網站的顯示6、文章與資源7、工具與服務所有這些主題全都與圖形設計和信息表達密切相關。普陀區本地數字視覺設計聯系人姿態評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態和位置的評估。

識別的幾個具體應用方向：基于內容的圖像提取：在巨大的圖像**中尋找包含指定內容的所有圖片。被指定的內容可以是多種形式，比如一個紅色的大致是圓形的圖案，或者一輛自行車。在這里對后一種內容的尋找顯然要比前一種更復雜，因為前一種描述的是一個低級直觀的視覺特征，而后者則涉及一個抽象概念（也可以說是高級的視覺特征），即‘自行車’，顯然的一點就是自行車的外觀并不是固定的。姿態評估：對某一物體相對于攝像機的位置或者方向的評估。例如：對機器臂姿態和位置的評估。光學字符識別對圖像中的印刷或手寫文字進行識別鑒別，通常的輸出是將之轉化成易于編輯的文檔形式。

模式識別使用各種方法從信號中提取信息，主要運用統計學的理論。此領域的一個主要方向便是從圖像數據中提取信息。還有一個領域被稱為成像技術。這一領域**初的研究內容主要是制作圖像，但有時也涉及到圖像分析和處理。例如，醫學成像就包含大量的醫學領域的圖像分析。對于所有這些領域，一個可能的過程是你在計算機視覺的實驗室工作，工作中從事著圖象處理，**終解決了機器視覺領域的問題，然后把自己的成果發表在了模式識別的會議上。不難想象，具有視覺的機器的應用前景能有多么地寬廣。

數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。當時，人們利用計算機創建出了首批圖形圖表。科學可視化1987年，由布魯斯·麥考梅克、托馬斯·德房蒂和瑪克辛·布朗所編寫的美國國家科學基金會報告《Visualization in Scientific Computing》（意為“科學計算之中的可視化”） ，對于這一領域產生了大幅度的促進和刺激。這份報告之中強調了新的基于計算機的可視化技術方法的必要性。隨著計算機運算能力的迅速提升，人們建立了規模越來越大，復雜程度越來越高的數值模型，從而造就了形形**體積龐大的數值型數據集。同時，人們不但利用醫學掃描儀和顯微鏡之類的數據采集設備產生大型的數據集，而且還利用可以保存文本、數值和多媒體信息的大型數據庫來收集數據。因而，就需要高級的計算機圖形學技術與方法來處理和可視化這些規模龐大的數據集。 [這表明這些學科的基礎理論大致是相同的，甚至讓人懷疑他們是同一學科被冠以不同的名稱。普陀區本地數字視覺設計聯系人

從圖像中發現特定的情況內容。普陀區本地數字視覺設計聯系人

機器視覺技術，是一門涉及人工智能、神經生物學、心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別等諸多領域的交叉學科。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，**終用于實際檢測、測量和控制。機器視覺技術比較大的特點是速度快、信息量大、功能多。基本簡介機器視覺技術機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅*是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，**終用于實際檢測、測量和控制。 [1]系統優勢普陀區本地數字視覺設計聯系人

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