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cv方向的工作岗位摘要：1.计算机视觉(CV) 简介2.CV 方向的工作岗位分类3.常见CV 岗位及其职责4.CV 领域的职业发展前景5.如何进入CV 行业正文：计算机视觉(CV) 是人工智能领域的一个分支，它通过使用计算机和各种算法来处理和解释数字图像和视频。
随着CV 技术的快速发展，越来越多的公司和组织需要聘请专业的CV 工程师和研究人员来开发和应用CV 技术。
本文将介绍CV 方向的工作岗位。
首先，CV 方向的工作岗位可以分为三类：研究型、开发型和应用型。
研究型岗位通常需要具有博士学位，并具备扎实的数学和计算机科学知识。
这些岗位主要从事CV 领域的基础研究和算法开发。
开发型岗位则需要具备较强的编程能力和计算机科学知识，主要负责实现和优化CV 算法。
应用型岗位则需要具备一定的CV 知识，主要从事CV 技术的应用和开发。
常见的CV 岗位包括：CV 研究员、CV 工程师、CV 数据分析师、CV 产品经理等。
CV 研究员主要负责开展CV 领域的基础研究和算法开发，需要具备扎实的数学和计算机科学知识。
CV 工程师则需要具备较强的编程能力和计算机科学知识，主要负责实现和优化CV 算法。
CV 数据分析师需要具备一定的数学和统计学知识，主要负责分析CV 数据并提取有用的信息。
CV 产品经理则需要具备一定的CV 知识，主要负责CV 产品的规划、设计和推广。
CV 领域的职业发展前景非常广阔。
随着CV 技术的不断发展和应用，越来越多的公司和组织需要聘请专业的CV 工程师和研究人员。
此外，CV 技术在医疗、金融、安防等领域的应用也在不断拓展，为CV 工程师和研究人员提供了更多的职业发展机会。
那么，如何进入CV 行业呢？首先，需要具备相关的学历和专业知识。
一般来说，计算机科学、电子工程、数学等专业的学生更容易进入CV 行业。
此外，还需要具备较强的编程能力和数学能力，熟练掌握Python、C++等编程语言，并熟悉CV 领域的相关算法和工具。
计算机视觉技术中的特征提取方法简介计算机视觉技术是指通过计算机模仿人类的视觉系统，使计算机能够理解和解释视觉信息，并进行相关的决策和处理。
其中，特征提取是计算机视觉中的一个重要环节，它通过从图像或视频中提取有用、有区分度的特征，为后续的目标检测、图像识别、物体跟踪等任务提供基础。
在计算机视觉中，特征提取方法众多，可以分为传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。
在传统的特征提取方法中，常见的有结构特征、颜色特征、纹理特征和形状特征等。
下面将对一些常用的特征提取方法进行简要介绍。
1. 结构特征结构特征主要关注图像中的物体边界、角点和区域等结构信息。
常见的结构特征包括边缘检测、角点检测和轮廓提取等。
边缘检测使用梯度信息来识别图像中的边界，常用的方法有Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
角点检测主要用于寻找图像中的角点，常用的方法有Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测等。
轮廓提取则是通过分析图像中的亮度变化来提取物体的外形轮廓。
2. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征提取。
颜色特征在计算机视觉中被广泛应用，尤其在图像检索和图像分割等任务中。
常见的颜色特征包括颜色直方图、颜色矩和颜色空间等。
颜色直方图统计了图像中各个颜色的分布情况，常用的颜色空间有RGB、HSV和Lab等。
颜色矩则是用于描述颜色的一种统计特征，常见的颜色矩有色调矩和灰度矩等。
3. 纹理特征纹理特征用于描述图像中的纹理信息，可以帮助区分不同的纹理结构和纹理方向等。
常见的纹理特征包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和高斯过程等。
灰度共生矩阵通过统计图像中不同位置像素间的灰度级别和空间关系来描述图像的纹理特征。
局部二值模式则是通过比较像素与周围像素的灰度级别来提取纹理特征。
高斯过程是一种基于统计模型的纹理特征提取方法，通过建立图像中像素间的高斯相似性来进行纹理分析。
4. 形状特征形状特征是指描述对象外形几何属性的特征。
以下是一个计算机视觉的基础知识课堂笔记。
这个笔记涵盖了一些基本概念、应用和算法，供您参考。
计算机视觉简介：定义：计算机视觉是使用计算机和算法来模拟人类视觉功能的一门科学。
目标：理解、解释和从图像或视频中提取信息。
应用：自动驾驶、机器人、安全监控、医学诊断等。
基础知识：像素：图像的基本组成单元。
灰度图像：只有亮度信息，没有颜色信息。
彩色图像：由红、绿、蓝三个通道组成。
分辨率：图像的清晰度，由像素数量决定。
基础算法：边缘检测：识别图像中的像素强度变化。
常用算法有Sobel、Canny等。
形态学操作：用于处理图像中的形状，如膨胀、腐蚀等。
阈值处理：将灰度图像转换为二值图像，常用算法有Otsu's方法等。
高级算法：特征检测：识别图像中的关键点，如SIFT、SURF等。
特征匹配：在两幅图像中寻找匹配的特征点。
常用算法有Brute-Force、FLANN等。
图像分割：将图像划分为有意义的部分。
常用算法有K-means、GrabCut等。
计算机视觉教学大纲
摘要：
一、计算机视觉简介
二、计算机视觉的基本原理
三、计算机视觉的应用领域
四、计算机视觉的发展历程
五、计算机视觉的未来发展趋势
正文：
计算机视觉是一门研究如何使机器能够“看”的科学。
它通过使用计算机和各种传感器来代替人眼，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。
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。
计算机视觉的基本原理是通过光学、电子学和数学等学科的交叉，实现对图像的获取、处理、分析和理解。
其核心是图像处理技术，包括图像预处理、图像增强、图像分割、特征提取和图像识别等。
计算机视觉的应用领域非常广泛，包括无人驾驶、智能家居、医疗健康、工业制造、安防监控等。
其中，无人驾驶是计算机视觉应用最为广泛的领域之一，通过计算机视觉技术，无人驾驶汽车可以实现自主导航、环境感知、路径规划等功能。
计算机视觉的发展历程可以追溯到上世纪50 年代，当时的主要研究集中在图像的分析和识别。
随着技术的不断进步，计算机视觉逐渐发展成为了一个
涉及多个学科的综合性学科，包括计算机科学、工程学、物理学、数学和神经科学等。
未来，计算机视觉将继续保持高速发展态势，并逐渐向更加智能化、精细化的方向发展。
例如，通过深度学习等人工智能技术，计算机视觉可以实现更加准确的目标检测和识别，以及更加精细的图像分割和分析。
此外，随着5G 技术的普及，计算机视觉的应用场景将更加丰富，例如远程医疗、智能交通等。
总之，计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。
大语言模型infra 计算机视觉应用实例1. 引言1.1 概述大语言模型是指在自然语言处理和人工智能领域中使用的一种基于深度学习技术的语言模型。
近年来，随着计算机技术的快速发展和深度学习方法的广泛应用，大语言模型逐渐成为了研究热点和关注焦点。
它可以通过对海量文本数据进行训练，从而具备了强大的语义理解和生成能力。
同时，计算机视觉是人工智能领域中另一个重要的分支领域。
其主要关注如何使计算机更好地理解并处理图像和视频信息。
然而，在传统计算机视觉技术中，对图片或者视频的标注、分析、识别等任务都需要依靠人工手动实现，效率较低且容易出错。
因此，在本文中我们将讨论如何结合大语言模型与计算机视觉技术，以进一步推进计算机视觉领域的发展。
通过引入大语言模型技术，我们可以提高机器对图像和视频内容的理解和分析能力，并实现更加准确、高效的目标检测、图像生成与增强以及视频内容分析等应用。
1.2 文章结构本文将分为五个部分，每个部分涵盖了特定的内容。
首先，在引言部分，我们将概述大语言模型与计算机视觉的研究背景和意义。
接着，在第二部分中，我们将详细介绍大语言模型的概念、发展历程以及在计算机视觉中的应用意义。
第三部分将对计算机视觉的基础知识进行简要介绍，包括图像处理与分析技术、特征提取与表示方法以及目标检测和识别算法概述。
在第四部分，我们将深入探讨大语言模型在计算机视觉领域中的具体应用实例。
这些实例包括图像生成与增强技术案例、视频内容理解与分析案例以及基于大语言模型的目标检测和跟踪技术实践。
最后，在结论与展望部分，我们将总结本文所述内容，并评价相关研究成果的意义。
同时，我们也会对该领域面临的挑战和未来发展趋势进行一定展望，并给出本文结束语。
1.3 目的通过本文的撰写，旨在提供一个全面且清晰的概述，以说明大语言模型在计算机视觉中的重要意义和广泛应用。
同时，我们也希望通过分析具体的应用实例，展示大语言模型对于图像处理、视频内容理解以及目标检测等领域所带来的巨大潜力和优势。
计算机视觉系统的组成
1 计算机视觉系统简介
计算机视觉系统，也叫机器视觉系统，是一种由计算机组成的机器人系统，可以通过原始的图像或视频序列进行自动识别，理解，检测和检测图像或视频中存在的信息。
计算机视觉系统具有通用性，广泛应用于物体识别、人脸检测、图像处理、视觉导航和机器人操作等各种应用领域，是AI技术中的重要组成部分。
2 计算机视觉系统的组成
计算机视觉系统主要由传感器、计算硬件、图像处理系统、视觉算法系统、控制系统等几个部分组成。
（1）传感器：传感器是计算机视觉系统的基础，它能够捕获图像和视频信息。
传感器可以是由摄像头、红外摄像头等组成的。
（2）计算硬件：计算硬件包括中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、存储器等，它们能够处理图像和视频数据的存储和运算。
（3）图像处理系统：图像处理系统是从原始图像中提取出有用信息的过程，它可以实现图像分割、边沿检测、形状识别等多种功能。
（4）视觉算法系统：视觉算法系统是机器视觉的核心组成部分，它将图像处理的结果进行分析，为计算机视觉系统选择最合适的策略和方法，更好的实现材料识别和运动目标检测等，从而进行相关的处理。
（5）控制系统：控制系统是对计算机视觉系统的总体控制，可以实时监控系统的运行状态，根据数据处理结果进行控制和调整，从而实现视觉系统的有效运行。
3 结论
计算机视觉系统是一种复杂的机器视觉系统，它由传感器、计算硬件、图像处理系统、视觉算法系统、控制系统等多重组成部分所组成。
计算机视觉系统广泛应用于多种领域，有助于提高机器智能系统的技术水平，实现自动检测和识别等作用。
人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。
人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。
用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。
以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。
毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。
计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。
计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。
可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。
而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。
用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。
在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。
研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。
在20世纪70年代末，他提出了第一个较为完善的视觉系统框架，即计算视觉理论框架。
他认为视觉是一个复杂的信息处理过程，并有不同的信息表达方式和不同层次的处理过程，而最终的目的是实现计算机对外部世界的描述。
由此，他提出了三个层次的研究方法，即计算理论层、表征与算法层以及实现层。
并且设想出了自下而上，没有反馈的视觉处理框架，他认为视觉的主要任务是获得物体的三维形状，并把获取过程分为三个阶段，即原始基元图(primal sketch)→2.5维图( 2.5dimensional sketch)→3维模型表示。
其中，基元图由二维图像中的边缘点、直线、曲线、顶点等基本几何元素或特征组成；2.5维图是指对基元图进行一系列处理运算，推导出可见表面的朝向、轮廓等几何信息，是在观察者坐标系下描述的部分的、不完整的三维物体形状（另一部分是物体的背面或被遮挡的部分）；3维模型表示则描述物体坐标系下的各种形状及其空间组织。
迄今为止，研究者们在Marr计算视觉理论框架下，进行了大量的研究，并取得了丰富的成果，最瞩目也最完善的成果当属基于几何方法的计算机视觉理论体系。
图1摄像机成像的针孔模型日常生活中最常用的成像设备－数码相机的理想成像模型是针孔模型，很多视觉研究内容都是在这种模型下进行的。
如图1所示，可以看出：景物点、针孔、景物点的像三点共线。
为了方便起见，通常认为图像平面在针孔的前面，即虚拟图像的位置，除了是相互倒立的外，二者是完全等价的。
利用成像设备，获取了图像，这时图像点的位置已经确定，如果针孔的位置也可以确定的话，那么根据三点共线的约束，可知景物点一定在这条射线上，但是这条射线上的每一点成像都是相同的，所以仅从一幅图像是无法确定景物点距离摄像机光心（即针孔位置）的深度的。
这样，若再有一幅包含上述景物点的图像（同一景物点在不同相机下的像称为一对对应点），则存在另一条射线，两条射线相交，从而可以确定出景物点的空间位置，如图2所示，对于两幅或多幅图像上的每对对应点都进行类似的处理，则可获得物体的三维形状信息，如图3所示。
这种由两幅或多幅两维图像恢复物体三维几何形状的方法，即是立体视觉方法，这一过程就是三维重建。
其间包含了许多步工作，例如特征提取、匹配、摄像机标定、运动估计等，每一步都凝结了众多研究者的心血，并取得了大量优秀的研究成果，像Canny边缘检测算子，Harris角点检测，Tsai块标定，张正友的平面模板标定等。
图2立体视觉图3 两幅图像的三维重建在Marr计算视觉理论框架下，观测者（计算机）只是被动地分析获取的静态图像，并不对成像设备（摄像机）做任何控制，这使得许多视觉任务（如识别、导航等）难以完成。
可以想一下人类的视觉，人们在看的时候，眼球通常不自觉地或半自觉地跳动或转动，这说明大脑在主动且交互式地接受外界的信息。
因此，有学者提出了主动视觉、有目的的视觉、定性视觉等理论，但主动视觉的研究往往与有目的的以及定性视觉的研究结合在一起。
在主动视觉系统中，摄像机的状态参数如焦距、缩放、聚散度都可以控制，加之具有可以精确控制的平台，使得许多不适定的视觉任务变为适定的。
图4为一主动视觉平台，下方是一小车，最上方是两个摄像机，计算机可以控制车和摄像机的运动、调整摄像机的注视点，并通过精确控制平台的运动，可以获得摄像机的运动参数，从而使一些原本是非线性的问题变成线性问题，提高了计算速度和准确性，这对实时地获取外界信息并做出反应（如避障）是非常重要的。
图4主动视觉系统平台除了重建，视觉的另一个任务是识别。
其基本方法是首先建立物体模型，然后使用各种匹配算法从图像中识别出与物体模型最相似的物体。
这里，就用到了先验知识，即识别前，物体模型需事先存储在计算机中，这是很显然的事情。
平常人们能从图中认出事物，是因为大脑对它们的特征有了事先的认识。
在物体识别中，“假设检验”是一种很重要的识别方法，又称为基于模型的识别方法，如图5所示。
从图像进行重建人们已经粗略地作了介绍，用其重建出的部分模型与模型库中的物体模型作比较，方法是先“假设”，后“检验”，即假设待识物体是模型库中的某个物体，然后为了减少匹配时间，只利用部分几何元素来判断它们是否匹配，如果不匹配，则改变假设；反之，则用其他几何元素在图像中对该匹配做“检验”，以此来判断是否需要再修改假设，并重复上述过程。
因此，这是一种自下而上与自上而下策略的结合。
图5 假设检验方法可以看出，识别过程涉及了视觉中从低到高所有层次，它是当前计算机视觉领域最困难但也是最活跃的领域。
之所以困难，可以借用宋朝著名诗人苏轼的一首诗概括：“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，这说明同一事物，因观测的角度不同甚至会产生截然相反的图像，但是即使同一幅图像，也可能有天壤之别的感受，如图6所示，左图中看起来凹的，而右图像是凸的，但是这是同一幅图像，只不过倒置了一下，但却让人们看到了如此有趣的现象。
图6 一对倒置图由于计算机视觉系统发展遭遇到众多瓶颈问题，如：图像分割的不稳定性、二维图形到三维立体的病态问题、机器缺少大规模并行处理能力等，使得现有的计算机视觉系统在识别能力、实时性上与人类视觉相差甚远，更不可比拟的是，选择性注意的能力，即人类视觉分分秒秒都在接受外界的信息，但是人们并不会对所有的信息都处理，而是对很多都会“视而不见”。
从总体的理论研究和应用角度来说，国内外在计算机视觉的研究水平还是处于起步阶段，目前还没有一个完整的理论体系能统一和解决所有的计算机视觉问题。
图7 工业机器人识别和定位零件系统示意图图8 Rocky7虽然困难重重，然而计算机视觉技术正在蓬勃地发展着，且已经有了广泛的应用。
例如：零件识别与定位，图7是一个具有简单视觉的工业机器人系统示意图，其视觉系统由一个位于零件传输带上方的摄像机和相关的视觉信息处理系统组成。
为了有利于视觉系统将零件从传输带上分离出来，并进行识别和定位，可以选择与零件颜色差别较大的传输带。
由于工业环境的结构、照明等因素可以严格地控制，使得这种机器人视觉系统在工业生产和装配中得到了成功的应用；再如，移动机器人导航，图8是美国NASA/JPL开发的Rocky7火星探测移动机器人，在其后部、前部及桅杆上都安装了一对黑白CCD摄像机，另外，在桅杆上还安装了一个用于近距离成像的摄像机。
借助于这些视觉系统，Rocky7可以进行障碍检测、自身车辆检查、挖掘/倾倒核查等任务；其他的象安全鉴别、监视与跟踪；运动分析；工业产品、农作物生长及食品检测；智能交通系统；娱乐等。
更可喜的是，在我国，指纹识别已达到实用阶段，人脸识别也已研究成功。
目前，基于内容的图像数据查询、基于内容的图像自动索引等成为很热门的研究和应用课题，可应用于数字图书馆、体育图像自动分析、运动物体自动跟踪等系统，根据物体的二维图像提取相应的特征不变量进行识别和分类也是一个十分重要的研究方向。
同时，三维物体识别也开始进入了实用阶段。
可以看到，视觉技术在如此多的领域都已经成功地得到了应用，而且越来越贴近生活，虽然这些还只是计算机视觉研究与应用的冰山一角，只是迈出了万里长征的第一步，但人们有理由相信有一天计算机会拥有人一样的视觉识别和理解能力，为人们带来精彩的生活。
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