什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在使机器能够「看懂」图像或视频。通过深度学习算法，计算机可以完成以下任务：

  • 图像分类（如识别猫狗）
  • 目标检测（如定位交通标志）
  • 语义分割（如区分道路与行人）
  • 图像生成（如风格迁移）
计算机视觉

学习路径推荐

基础阶段

  1. 学习图像处理基础（OpenCV库）
  2. 掌握深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）
  3. 理解卷积神经网络（CNN）原理
  4. 完成MNIST手写数字识别项目

进阶阶段

  1. 研究YOLO/SSD等目标检测算法
  2. 探索Transformer在视觉任务中的应用
  3. 实践图像增强与数据预处理技术
  4. 学习使用预训练模型进行迁移学习

实战阶段

  1. 参与Kaggle图像分类竞赛
  2. 开发人脸识别系统
  3. 构建图像风格迁移工具
  4. 研究视频动作识别技术

推荐资源

  • 计算机视觉基础教程（本站链接）
  • 《深度学习》（花书）第5章
  • Coursera上的《计算机视觉》专项课程
  • TensorFlow官方图像处理文档
卷积神经网络

应用场景示例

  • 🏥 医疗影像分析（如肺部CT检测）
  • 🚗 自动驾驶视觉感知系统
  • 🛡️ 智能安防监控（人脸识别）
  • 📸 社交媒体图像内容审核
  • 🎨 艺术创作中的图像生成
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