计算机视觉、图像处理与机器学习的关系
计算机视觉依赖图像处理进行预处理，模式识别负责分类判断，机器学习提供学习规律，人工智能整合感知与思维。各技术环环相扣，共同支撑AmazonGo等智能应用，实现从图像到理解的协同工作。
从Amazon Go看人工智能核心技术的关系
根据亚马逊官方介绍，Amazon Go是技术创新的典型成果，无人便利店内集成了计算机视觉、深度学习算法、无线射频识别、图像分析与感测融合等多种技术，其原理与无人驾驶技术类似。下面我们详细解析这些技术中，计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习与人工智能之间如何环环相扣、协同运作，共同构成智能系统的核心链条。
要实现计算机视觉，必须依赖图像处理的辅助，而图像处理又离不开模式识别的高效运用；模式识别是人工智能领域的重要分支，人工智能与机器学习更是密不可分。纵观整个关系图谱，计算机视觉的应用服务于机器学习，各个环节缺一不可、相辅相成，共同驱动智能系统运转。
什么是计算机视觉？
计算机视觉（Computer Vision）：利用计算机模拟人的视觉机理，实现对图像信息的获取与处理。简单来说，就是用摄影机和电脑代替人眼，完成对目标的识别、跟踪、测量等机器视觉任务，并进一步进行图形处理，使图像更适合人眼观察或传送给仪器检测。
计算机视觉研究相关理论与技术，致力于构建能够从图像或多维数据中提取“信息”的人工智能系统。其核心挑战在于为计算机和机器人开发出与人类视觉水平相当的感知能力。
机器视觉需要图像信号、纹理与颜色建模、几何处理与推理，以及物体建模。一个优秀的视觉系统必须将这些处理环节紧密集成在一起，才能实现高效、准确的识别。
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