欢迎来到计算机视觉入门指南!本教程将带你了解CV的核心概念与技术应用,适合零基础学习者 🚀

🧠 什么是计算机视觉?

计算机视觉是让机器「看懂」图像的科学,主要包含以下技术模块:

  • 📌 图像处理:使用算法增强/分析图像(如滤波、边缘检测)
  • 📌 特征提取:识别图像中的关键信息(如颜色、纹理、形状)
  • 📌 目标检测:定位并识别图像中的特定物体(如人脸、车辆)
  • 📌 图像分类:判断图像所属类别(如猫、狗、汽车)

📋 学习路径规划

  1. 📚 理解图像坐标系
  2. 🧩 卷积神经网络原理
  3. 📈 经典CV算法对比
  4. 📌 OpenCV实战案例

📷 技术图解

卷积神经网络
图像处理流程

🧪 实践建议

  • 使用Python进行图像处理时,推荐安装OpenCV库
  • 学习深度学习框架时,可参考PyTorch教程
  • 实验环境建议配置GPU加速,提升模型训练效率

📚 扩展阅读

想要深入了解计算机视觉的应用场景?可以查看计算机视觉在医疗领域的应用专题,了解医学影像分析等前沿技术。

📌 提示:本教程所有示例代码均通过代码验证工具检测,确保安全性与规范性

目标检测示例