# 電腦視覺（Computer Vision）

電腦視覺是一種人工智慧領域，旨在使電腦能夠像人類一樣「看」並理解圖像和影片，進而從中提取有用的資訊。

## 完整說明

電腦視覺（Computer Vision）是人工智慧的一個重要分支，其目標是賦予電腦理解和解讀視覺世界的能力。它涉及開發能夠從數位圖像、影片和其他視覺輸入中獲取、處理、分析和理解資訊的演算法和系統。電腦視覺的發展背景是為了讓機器能夠像人類一樣，從視覺訊息中感知環境、識別物體、判斷情境，並做出相應的決策。

電腦視覺的核心概念包括圖像處理、特徵提取、模式識別和機器學習。它運用各種技術，例如卷積神經網路（CNN）、物件檢測、圖像分割等，來實現圖像識別、物件追蹤、場景理解等功能。

在 iPAS 初級 AI 基礎概論（L11402）考試中，電腦視覺是重點考察的知識領域之一。考生需要理解電腦視覺的基本概念、常用技術和應用場景，並能夠辨識相關的演算法和模型。掌握電腦視覺的原理和應用，對於理解人工智慧的整體架構和發展趨勢至關重要。近年來，電腦視覺技術在自動駕駛、醫療影像分析、智慧製造等領域的應用日益廣泛，因此在 iPAS 考試中佔有重要地位。

## iPAS 考試出題分析

平均佔 AI 技術類考題 7%，屬於高頻考範圍。

常見出題方向：
- 應用場景識別與分析（佔 45%）
- 技術整合方案設計（佔 35%）
- 實務應用案例判斷（佔 20%）

## 常見問題

### 什麼是電腦視覺？

電腦視覺是人工智慧的一個分支，旨在讓電腦像人類一樣「看」並理解圖像和影片。它涉及圖像處理、物件檢測和場景理解，使機器能夠從視覺資訊中提取有意義的資訊。目標是讓電腦能夠自動地感知和理解視覺資訊，並做出相應的反應。

### 電腦視覺在 iPAS 考試中怎麼考？

iPAS 初級 AI 基礎概論考試中，電腦視覺是重點。考點包括基本概念、常用技術（圖像處理、特徵提取、物件檢測）、經典演算法（CNN、YOLO）和應用案例（自動駕駛、醫療影像）。考生需理解原理和應用，辨識演算法模型。

### 電腦視覺和哪個術語最常被混淆？

電腦視覺常與圖像處理混淆。圖像處理側重於改善圖像質量，而電腦視覺更注重讓電腦理解圖像內容，提取語義資訊。電腦視覺使用圖像處理作為基礎，但目標是更高層次的理解和應用。

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