一、医学图像处理和视频图像处理？

医学图像更多的三维重建(体绘制和面绘制)，分割，配准，识别等。视频应该就是目标跟踪，检测之类的吧。技术上有交叉，也有区别，像三维重建就属于图形学的内容，不完全属于视觉的内容

二、cos图像和sin图像对比？

cos是余弦符号，并不是余弦函数，它不存在着图象；sin是正弦符号，而非正弦函数，也无图象。因此无法对比。

cosx是余弦函数，它有图象，

sinx是正弦函数，它有图象，

cosx和sinx的图象可以对比。

三、想做导盲机器人，需要买什么图像处理开发板？

谢邀， 导盲的难度比自动驾驶还高吧。。 自动驾驶可以以来查分gps和激光雷达。但导盲机器人是没法用这两个的。 个人认为如果你计划的是通用的导盲机器人，这个对于现在的计算机视觉等核心技术而言还是要求太高了。 也正是因为如此，即便是用了PX2 ，计算能力也未必能满足你的需求。 结论：换个题目吧。

四、请问大家AI图像处理与传统图像处理各自有何优劣？

从事深度学习研究两年，谈一谈个人经历及感受。

传统图像处理方法：特征提取主要依赖人工设计的特征提取器，需要有专业知识及复杂的调参过程，同时每个方法都是针对具体应用，泛化能力及鲁棒性较差。传统图像算法能解决某些特定场景的、可人工定义、设计、理解的图像任务。特定场景效果好，但普遍泛化性弱，可解释性更强，性能一般更好，但调参依赖专业知识和经验。目前在某些极端低算力场景、特定海量处理场景仍有一定应用价值。

深度学习方法：主要基于数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。深度学习能够解决更多高级的、语义级别的、只能抽象描述的图像识别、检测、风格、创造性的问题。优点是效果优异、泛化更好、可端到端训练、无需复杂调参，仍处于蓬勃发展的时期；但算力、数据消耗大，可解释性目前很弱。

综上所述，深度学习方法逐渐成为主流，传统方法依然有用武之地。

五、vga与dvi图像对比？

vga和dvi画质差别分别为：

1、显示：VGA的色彩显示会更鲜艳一些，而DVI的亮度和对比度会更高一些。

2、分辨率：VGA支持高达2048x1536分辨率，高分辨率下的字体会有一些虚，一般20英寸以内的屏幕才会使用VGA。

3、画质：DVI高分辨率下的画面更加细腻，大部分DVI线不支持1920x1200以上分辨率，DVI可以传输大分辨率的视频信号，且显示清晰。

六、图像处理别称？

图像处理(image processing)别称ps，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。可以说是包括了PS。

图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。

图像处理技术的一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的系统有康耐视系统、图智能系统等，目前是正在逐渐兴起的技术。

七、数字图像处理与机器人视觉伺服学什么？

数字图像处理与机器人视觉伺服学涉及以下内容：

1. 数字图像处理：数字图像处理是关于对数字图像进行获取、处理和分析的技术和方法的学科。它涉及到图像获取、图像预处理、图像增强、特征提取、图像分割、目标识别与检测、图像压缩等方面的理论和算法。在机器人视觉领域，数字图像处理用于处理机器人通过摄像头或传感器获取的图像数据，以提取有用的信息和特征，为机器人的视觉感知和决策提供支持。

2. 机器人视觉伺服：机器人视觉伺服是指利用视觉传感器（如摄像头、激光雷达等）获取环境信息，并将其应用于机器人的控制系统中，实现机器人的自主感知和决策。机器人视觉伺服涉及到图像处理、目标检测与跟踪、位姿估计、路径规划、运动控制等技术和方法。它能够使机器人在不同任务和环境中实现精确的感知和操作，例如视觉导航、物体抓取、目标追踪等。

综合来说，数字图像处理为机器人视觉伺服提供了基础的图像处理和分析能力，使机器人能够从图像中获取关键信息。机器人视觉伺服则将这些信息应用于机器人的控制系统中，实现对环境的感知和响应，从而实现更智能、灵活和精确的机器人操作。这两个领域的研究和应用相互关联，共同推动了机器人技术的发展和应用。

八、在图像处理中，什么叫对比度，饱和度？

所谓的饱和度，指的其实是色彩的纯度，纯度越高，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡，色饱和度表示光线的彩色深浅度或鲜艳度，取决于彩色中的白色光含量，白光含量越高，即彩色光含量就越低，色彩饱和度即越低，反之亦然。其数值为百分比，介于0 - 100% 之间。纯白光的色彩饱和度为0，而纯彩色光的饱和度则为100%。色饱和度受到屏幕亮度和对比度的双重影响，一般亮度好对比度高的屏幕可以得到很好的色饱和度。 对比度是指投影图像最亮和最暗之间的区域之间的比率，比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。对比度对视觉效果的影响非常关键，一般来说对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽；而对比度小，则会让整个画面都灰蒙蒙的。高对比度对于图像的清晰度、细节表现、灰度层次表现都有很大帮助。对比度越高图像效果越好，色彩会更饱和，反之对比度低则画面会显得模糊，色彩也不鲜明。

九、图像处理前景

图像处理前景

随着科技的不断突破和发展，图像处理技术正变得越来越重要和普遍。图像处理不仅仅是一种技术，更是一项科学，涵盖了数字图像处理、计算机视觉、模式识别等领域，广泛应用于医学影像、无人驾驶、安防监控、虚拟现实等众多领域。

图像处理前景广阔，随着人工智能、深度学习等技术的不断改进和普及，图像处理技术将会有更加深入的应用和发展。未来，我们可以期待图像处理在医学诊断、智能交通、智能家居等领域中扮演更为重要的角色。

图像处理技术的发展趋势

随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅速普及和应用，图像处理技术也在不断地发展和完善。未来，图像处理技术将会呈现以下几个发展趋势：

• 深度学习技术的广泛应用：随着深度学习技术的不断进步，图像处理领域将更多地借助深度学习网络进行图像识别、分析和处理。
• 实时性和效率的提升：随着硬件设备性能的提升和算法优化，图像处理技术的实时性和效率将得到极大改善。
• 图像处理与物联网的结合：未来，图像处理技术将与物联网技术相结合，实现更加智能化和高效化的应用场景。
• 自然语言处理和图像处理的融合：自然语言处理和图像处理的结合将会开辟全新的应用领域，实现更加智能化的交互体验。

图像处理技术在医学领域的应用

图像处理技术在医学影像诊断中有着重要的应用价值。通过图像处理技术，医生可以更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高医疗诊断的准确性和效率。

未来，随着人工智能和深度学习技术的发展，图像处理技术在医学领域的应用将会更加广泛。例如，基于深度学习算法的医学影像学习系统能够帮助医生自动识别和分析病灶，提高医学影像诊断的精准度。

结语

图像处理技术作为一项重要的前沿技术，将在未来发展中发挥越来越重要的作用。随着科技的不断进步和创新，图像处理技术将会在各个领域发挥重要作用，为社会发展和生活带来更多便利和改善。

因此，投身于图像处理技术的学习和研究，将会是一项具有广阔前景和发展潜力的事业选择。相信随着科技的不断创新和发展，图像处理技术必将迎来更加美好的未来！

十、sincos图像性质对比表？

1、正弦函数的‘五点法作图’

2、正弦、余弦、正切函数图像与性质

3、周期函数的定义

1、正弦曲线画法：借助正弦线来表示正弦值，画出一个周期内的正弦的图像。即得到函数y＝sin x，x∈[0，2π]的图象，如下图。

2、因为终边相同的角有相同的三角函数值，所以函数y＝sin x，x∈[2kπ，2(k＋1)π)，k∈Z且k≠0的图象与函数y＝sin x，x∈[0，2π)的图象的形状完全一致.于是只要将函数y＝sin x，x∈[0，2π)的图象向左、向右平行移动(每次2π个单位长度)，就可以得到正弦函数y＝sin x，x∈R的图象，如图.

3、据y＝sin （x+π/2)=cosx，只需把y＝sin x，x∈R的图像向左平移π/2个单位，就可得到y＝cosx，x∈R的图像，如下图

4、五点画图法：在精度要求不高时，可以通过一个周期内的五点来大致画出正余弦曲线。“五点”即y＝sin x或y＝cos x的图象在一个周期内的最高点、最低点和与x轴的交点，有三种取法：

（1）一个最高点、一个最低点、和横轴的三个交点；

（2）两个最高点、与横轴两个交点、一个最低点；

（3）一个最高点、与横轴两个交点、两个最低点。

“五点法”画正弦函数y＝sin x，x∈[0，2π]的图象，五个关键点是：

“五点法”画余弦函数y＝cos x，x∈[0，2π]的图象，五个关键点是：