入门计算机视觉必知的技术有哪些？

计算机视觉（Computer Vision,CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。

计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。

1.编程基础

推荐Matlab，Python，C++，最好熟悉其中2种。

2.数学基础

了解微积分，概率学、矩阵论、线性代数等。

3.专业工具OpenCV

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个非常强大的学习资料库，为初学者们降低了计算机视觉的学习门槛。

4.图像处理的基础知识

图像处理（Image Processing）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

5.模式识别的基础知识

模式识别（Pattern Recognition），就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

作为一个新兴学科，计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉是一门综合性的学科，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，同时与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形学，三维表现等学科也发生了很强的联系。