🧠 入门指南

计算机视觉是AI领域的重要分支，主要研究如何让机器「看懂」图像。以下是学习路径建议：

  1. 基础理论

    • 掌握图像处理基础（像素、分辨率、色彩空间）
    • 学习经典算法：Canny边缘检测、霍夫变换
    • 理解深度学习模型：CNN、R-CNN、YOLO

  2. 开发环境搭建

    • 安装Python 3.8+
    • 配置OpenCV库：pip install opencv-python
    • 搭建深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）

  3. 实践工具推荐

🛠️ 常用开源工具

工具名称 功能 项目地址
OpenCV 图像处理与计算机视觉基础 OpenCV官方教程
TensorFlow 深度学习模型开发 TensorFlow视觉案例
PyTorch 动态神经网络框架 PyTorch视觉实践
目标检测

🚀 实践示例

  1. 图像分类

    • 使用预训练模型：ResNet50
    • 示例代码： 
      import tensorflow as tf
model = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet')

  2. 目标检测

  3. 图像生成

    • 使用GAN网络创建艺术图像
    • 可视化效果：
      图像生成

📚 扩展阅读

深度学习框架