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计算机视觉和大数据哪个好就业？计算机视觉好就业，当前计算机视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建计算机视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
计算机视觉什么是直线段？直线段是计算机视觉中常用的一种中层符号表示。将对应于同一实际目标结构的那些直线段组织在一起 ,不但可减少符号数量 ,还可利用符号之间的内在关系来纠正一部分错误。
根据人类视觉感知组织的规律 ,研究了利用直线段之间的邻近、共线、交会、平行及对称等非偶然特性实现编组的方法。
该方法利用多特征融合的手段处理多个证据 ,并用信任函数表示各编组特征对连接、对称或交会等命题的支持程度 ,没有设置任何固定门限。
对仿真图像与室外真实图像的实验显示了该算法的良好效果。
计算机视觉的就业前景？计算机视觉前景非常好。
首先计算机视觉的创新与场景的关系非常紧密，所以不能脱离场景来谈创新，这也很难找到创新的着力点，如果说早期很多同学通过阅读文献就能很容易找到创新点，那么现在计算机视觉的创新更需要行业场景的支撑。工资也非常高，稳定。
计算机视觉是人工智能还是大数据？计算机视觉是人工智能的一个子领域，其目标是构建可复制人脑视觉的智能计算机。机器学习是教机器学习的通用术语，但是计算机视觉专门处理视觉数据。在机器学习中，我们更多地使用了统计工具，而计算机视觉同时使用了统计工具和非统计工具。例如，计算机视觉领域的3D重建任务中使用机器学习工具的频率要比图像分类和对象识别等技术要低。许多计算机视觉任务都有其自己的需求，我们为此开发了特定的机器学习工具。
计算机视觉三大领域是什么？1. 图像分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
3. 图像分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
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