学习计算机视觉技术是什么
学习计算机视觉技术是指掌握计算机视觉领域的知识和技能，包括图像处理、图像识别、目标跟踪、机器学习、深度学习等方面的内容。以下是学习计算机视觉技术的理由或原因：
市场需求：随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在各个领域的应用越来越广泛，如智能安防、智能交通、智能制造、医疗诊断等。
所以，学习计算机视觉技术能够满足市场需求，拥有更多的就业机会。
技能要求：计算机视觉技术是人工智能领域的重要分支，掌握计算机视觉技术能够为个人职业发展带来更多优势，同时也是进行技术创新、产品研发等方面的重要基础。
创新应用：计算机视觉技术具有广泛的应用前景，可以与其他技术结合创新出更多的应用场景，如虚拟现实、智能家居等。掌握计算机视觉技术可以为个人带来更多的创新机会。
提高竞争力：随着计算机视觉技术的不断发展，掌握该技术的人才在人才市场上具有较高的竞争力。通过学习计算机视觉技术，可以提高个人技能水平，从而提升职业竞争力。
总之，学习计算机视觉技术可以为个人职业发展带来很多优势和机会，同时也可以为技术创新和应用创新做出贡献。
什么是计算机视觉
机器视觉是最常用的人工智能应用之一，比较好的介绍可以看维基百科。
https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision
计算机视觉（Computer Vision）就是利用计算机来处理图像，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的含义则更近一步，不再是简单的获取图像和对图像进行简单的处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。
比如下面这张图，在人的眼里，能很容易识别出一个男人、斑马线、黑色的背包、手机等等，同时还可以理解到这些物体之间的关系，一个背着黑色背包的男人正打着电话在过斑马线。甚至还可以进行进一步的推理，如根据这个男人的着装，那么他可能是一个喜欢运动的人。
但是在计算机的眼里则是从0到255的数字（像素的范围），对于彩色图像，还有三个通道。那么我们如何让机器也能同人一样能够识别和理解蕴含在图中语义信息，这就是计算机视觉要做的事情。
计算机视觉的目前主要包括：最基础的如物体的检测和识别，在此基础上的动作姿态识别，物体跟踪，图像修复和增强等。
更进一步的则是图像理解的研究。比如下面这张图，首先需要识别出来图中存在的所有的物体，给他们标签。比如左图中，识别出来大象（elephant）、河流（river）等等，甚至包括描述性的信息如脏（dirty）、躺（laying），站立（standing）等。再对这些标签进行语义上的重组，构成一句话。而该图中仍然存在不少问题，如识别出了图中不存在的物体如马、人等。结果导致输出的句子（黑色）同真实句子（蓝色）存在较大的差异。
计算机视觉（Computer Vision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。
计算机视觉主要关注以下几个方面：
- 图像获取：包括图像传感器、摄像头等设备，用于捕捉数字图像或视频。
- 图像处理：对图像进行预处理，如去噪、滤波、增强、缩放等，以便于后续分析。
- 特征提取：从图像中提取有用的信息和特征，如边缘、角点、纹理、颜色等。
- 模式识别：基于提取的特征，对图像中的物体、场景或概念进行分类和识别。
- 三维场景重建：从二维图像或视频中重建三维场景或物体的几何结构。
- 运动分析：估计图像序列中物体的运动信息，如速度、方向等。
- 图像理解：对图像中的内容进行高层次的语义理解和推理。
计算机视觉在许多领域和行业中具有广泛应用，如自动驾驶、医疗影像分析、无人机、智能监控、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等。随着深度学习和神经网络技术的发展，计算机视觉取得了许多突破性成果，为实际应用带来了巨大价值。