图像处理与计算机视觉基础
图像处理 主要关注于对图像进行预处理、增强、分割、特征提取等操作，以提取图像中的有意义信息。
计算机视觉 旨在使计算机系统能够模仿人类视觉系统，理解和解释图像和视频数据，其应用广泛，包括图像识别、目标检测和跟踪等。
机器视觉的应用与重要性
机器视觉系统 包括感知、处理和执行三个过程，主要应用于工业领域，如测量、引导、识别、检测等。
机器视觉与图像处理的关系：机器视觉利用计算机视觉技术来实现自动识别、检测、测量等目标，从而实现人工智能系统的自主化和智能化。
学习路径与资源推荐
推荐学习资源包括中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析课程以及《冈萨雷斯版数字图像处理》书籍。
使用MATLAB软件进行仿真，以加深对图像处理算法的理解和实践。
实现图像处理算法的工具
C++编程语言 是实现各种复杂的图像处理算法和计算机视觉任务的强大工具。
介绍了如何使用C++编写图像处理算法和计算机视觉应用，以及一个简单的计算机视觉应用示例。
图像处理、模式识别与机器学习的联系
模式识别 是信息科学和人工智能的重要组成部分，与图像处理紧密相关，为计算机视觉提供支持。
机器学习 是人工智能的核心，其应用遍及人工智能的各个领域，包括计算机视觉。
通过上述内容，我们可以看到图像处理、计算机视觉、机器视觉以及它们与模式识别和机器学习之间的紧密联系。这些技术的发展和应用，正推动着人工智能领域的进步和创新。
