人工智能图像处理领域(人工智能三个研究领域)

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一、人工智能图像识别专业就业前景

1、人工智能,现在已被国家列入发展规划,国家提出了人工智能三步走的发展战略,现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此,在今后的发展当中,肯定是会越来越火热。根据领英发布的全球人工智能人才分布显示,中国目前的人工智能人才缺口超过五万人,人才是极度的供不应求。

2、从科研院所到商业巨头和企业,各行各业都在开发引进人工智能,导致人工智能领域的缺口非常大。而且作为以计算机技术为基础的高端技术,工资是绝对不会低的,不仅不会低,是非常高的。

二、AI图像处理需要学什么

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效--由一系列C函数和少量C++类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

腐蚀,即用图像中的暗色部分“腐蚀”掉图像中的高亮部分;膨胀,和腐蚀相反,从图像直观来看,就是将图像光亮部分放大,黑暗部分缩小

模糊,对图像进行均值滤波处理,然后就把图像模糊了

(4)图像滤波操作(方框滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波)

主要是上面几种功能,其他功能不再累赘

Python是目前最火的语言了,没有之一,特别是在AI方面,基本都会用到它。在图像处理中,PIL是python中的图像处理类库,为python提供了基本的图像处理和基本操作。而PIL中最重要的就是Image模块

TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器。TensorFlow是一个采用数据流图(dataflowgraphs),用于数值计算的开源软件库。要说Python和Tensorflow之间的关系,我们可以把它简单类比成Javascript和HTML。Javascript是一种用途广泛的编程语言,我们可以用它实现很多东西。而HTML是一个框架,可以表示一些抽象计算(比如描述网页上呈现的内容)。当用户打开一个网页时,Javascript的作用是使他看到HTML对象,并且在网页迭代时用新的HTML对象代替旧的对象。

和HTML类似,Tensorflow也是一个用于表示抽象计算的框架。当我们用Python操作Tensorflow时,代码做的第一件事是组装计算图,第二件事是和计算图进行交互(Tensorflow里的会话sessions)。但计算图不在变量内部,而在全局名称空间中。(有点类似python是一条章鱼,tensorflow就是其中的一种触手)

TensorFlow提供了一整套图像预处理以及数据生成的机制,我们实现了一个简单的常用的数据处理框架,总结为三步1.获取所有图片的路径2.写好预处理的代码(parse_data)3.定义好数据生成器基于以上的流程,稍微加以修改就能够应对大部分训练要求

OpenCV用C++语言编写,所有新的开发和算法都是用C++接口,自然要求掌握C++了

三、人工智能图像处理前景

人工智能图像处理不错,目前以图像处理为基础的视觉公司不断出现,著名的ai四小龙已经纷纷上市或者启动上市,图像处理在人脸识别安防,工业互联网等有些广泛的应用,现在另一块图像处理也是广大区域,医学图像处理,现在各种ai医学图像处理也是当前过热领域

四、人工智能及其应用

1、目前人工智能应用领域比较多,具体如下:

2、机器人领域:人工智能机器人,如RET聊天机器人,它能理解人的语言,用人类语言进行对话,并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定目的

3、语言识别领域:该领域其实与机器人领域有交叉,设计的应用是把语言和声音转换成可处理的信息,如语音开锁、语音邮件以及未来的计算机输入等方面

4、图像识别领域:利用计算机进行图像处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别,汽车牌号识别等。

五、人工智能三大技术领域

1、机器学习:机器学习是一种人工智能技术,它使用统计学和数学方法来让计算机自动“学习”,从而改善自身的性能。

2、自然语言处理:自然语言处理是一种人工智能技术,它使用计算机程序来理解和处理人类语言,从而实现自动化的文本处理。

3、计算机视觉:计算机视觉是一种人工智能技术,它使用计算机程序来模拟人类视觉系统,从而实现自动化的图像处理。

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