🌟 什么是计算机视觉？
计算机视觉是人工智能的一个分支，旨在使机器能够「看懂」和理解图像/视频内容。常见应用包括：
- 图像分类（例如：识别猫狗）
- 目标检测（例如：标注交通标志）
- 语义分割（例如：区分道路与行人）
- 人脸识别（例如：解锁手机）
💡 想了解图像处理的基础知识？点击查看相关教程
🔍 核心技术概览
1. 卷积神经网络 (CNN)
- 通过卷积层提取局部特征
- 池化层降低数据维度
- 典型结构：输入 → 卷积 → 激活 → 池化 → 全连接 → 输出
2. 迁移学习
- 借助预训练模型（如ResNet、YOLO）加速开发
- 通过微调适配特定任务
3. 目标检测框架
- YOLO（You Only Look Once）：实时检测
- Faster R-CNN：高精度检测
- SSD（Single Shot MultiBox Detector）：轻量级方案
🧠 应用案例
| 领域 | 技术 | 示例 |
|---|---|---|
| 医疗 | 医学影像分析 | 肿瘤检测 |
| 农业 | 病虫害识别 | 叶片分类 |
| 安防 | 视频监控 | 人脸识别 |
📌 想深入学习具体案例？点击进入实战指南
📚 学习资源
- 经典论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 开源项目：OpenCV实战代码库
- 进阶课程：计算机视觉与PyTorch
🛠 实践建议
- 从基础图像处理开始（如灰度化、边缘检测）
- 使用Kaggle数据集进行训练
- 参考官方文档理解API调用
📸 图像处理示意图：点击查看