计算机视觉 算法与应用 概述

视觉为什么如此困难？

    部分原因是因为它是一个逆问题，在信息不足的情况下，我们试图恢复一些未知量来给出完整的解答。因此，我们必须求助于基于物理的和基于概率的模型来消除潜在解的歧义。

物理学/计算机图形学

    物体运动-> 光线反射-> 空气散射-> 经由摄像机镜头（眼睛）-> 投影到平的（弯的）图像面上

计算机视觉

    做上述反过程：描述从一幅或多幅图像中看到的世界（形状、照明、色彩等）

解决计算机视觉问题的方法  反向工作模式

1.提出详细的问题定义，并解决问题的约束和技术参数

2.找到已知有效的方法，实现一部分，测评其性能，最终确定一个选择

【注】测试数据

1.合成的数据：用于验证正确性，并进行敏感性分析

2.相应类型的真实世界数据

计算机视觉与图像处理领域区别

计算机视觉期望从图像恢复世界的三位结构，并以此为跳板得出完整的场景理解