A. 什么是计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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。

作为一个科学学科，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’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以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。

计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。

原理：

计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

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B. 视觉里程计算的目标是

视觉里程计算的目标是根据拍摄的图像估计出相机的运动情况。

C. 计算机视觉与机器视觉的区别

1、定义不同

计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是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。

机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，

得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2、原理不同

计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。

因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。

因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。

因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

机器视觉：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，

图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

3、应用不同

计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。

这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。

为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，

以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。

机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；

辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；

再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

D. “视觉计算”与“计算机视觉”有什么区别

视觉计算是摄像头记录的图像用Python程序计算，产生多维数模。计算版机视觉是把计算机摄像头记录的图权像经过处理产生相应的功能，比如人脸识别安防和考勤、手势动作识别进而遥控机器、手写识别、无人机自动捕捉目标自动跟踪、导弹自动识别目标、飞机导向飞行，等等。视觉计算是计算机视觉的重要步骤，是小领域和大领域的区别。
在人工智能领域还有另外一种意思：计算机显示器是RGB色彩模式，人眼视觉是RGY的色彩模式，即人眼视觉即分为红、绿、黄三种颜色。蓝色的色相值加180就得到黄色。你可以用Photoshop软件的Ctrl+U<图像—调整—色相/饱和度>试试看。把照片图像分解为RGB三种通道的色彩模式，再调整为RGY色彩模式，然后根据脑电波与色相值的对应关系分解为RGY三种颜色模式的脑电波，同时输入人体大脑，即可实现在计算机与人脑视觉之间直接用脑电波交换图像。即计算机视觉传输。Netfather网络之父徐工老师提出上述观点，是国际互联网网站网页网线发明者。上海岳阳路中国科学院曾经有这个研究生专业，徐工老师曾经在这里进修研究生。

E. 如何计算汽车转弯时司机的视觉盲区大小，已知长 4300 宽 1690 高 1490 轴距 2550 前轮距 1465 后轮距 1460

你这个车不是很大，我也是一位大货车驾驶员，一般情况下车子转弯时一定要看后视镜的。车子越大转弯半径就要越大，不然的话车子是过不去的!还有就是在车辆行人比较多的情况下，车子左右两侧通过后视镜一定要看清楚，不然的话很容易出事故的

F. 机器视觉在汽车驾驶辅助系统中有哪些应用

我们在实际驾驶过程中，驾驶员获取大多数信息都是来自于视觉，比如说：路面状况、交通标志、标线和信号、障碍物等，而且在智能网联展研讨会上研究表明大约有 90% 的环境信息来自于视觉，如果能很好地利用视觉传感器理解路面环境，对实现车辆智能化是一个很好的选择。我们可以在视觉导航的交通标志检测、道路检测、行人检测和障碍物检测的车辆驾驶辅助系统，可以降低驾驶员的劳动强度，提高行驶安全性，减少交通事故。

G. 中国大学生计算机设计大赛>人工智能算法挑战项目>基于视觉的自主驾驶小车

首先芯片最小系统模块，四个电机，电机驱动模块，亚克力板，车轮等等，可以去淘宝看一下各自模块价钱就差不多了

H. 驾驶员在车内为什么有视觉

这是一种物理现象,是由于光的折射造成的

I. c语言，计算机视觉方面，在vc++或c#下完成软件编程。设计一个车牌识别软件。大家可以先说说有什么计划

如果正面拍摄的图片还行，但是如果通过不同角度、环境、模糊度来的话实现貌似太难了。

先要确定有效颜色的范围， 对有效颜色进行获取

然后要收集所有有关 汉字 字母 数字的唯一标识

然后通过算法来判断获取有效颜色点的规律 和 收集的数据的相似度

反正感觉数据量很大