计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测、视频分析等领域。以下是使用 Python 进行计算机视觉开发的核心内容与实践方向：
🧠 核心技术栈
OpenCV
- 实时图像处理与计算机视觉算法实现
- 本站链接：/community/tech/courses/python/opencv-basics
TensorFlow/PyTorch
- 深度学习模型训练与部署
- 例如：使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类
Pillow
- 图像增强与格式转换工具
📊 典型应用案例
人脸检测
- 使用 Haar 级联分类器或 YOLO 模型
- 图片示例：人脸检测示意图
物体识别
- 基于预训练模型（如 ResNet、VGG）的迁移学习
- 图片示例：物体识别场景
图像生成
- 通过 GAN（生成对抗网络）创作艺术图像
- 图片示例：GAN 生成结果
🚀 学习路径推荐
- 入门：Python 编程基础
- 进阶：深度学习与神经网络
- 项目实战：CV 项目模板库
📌 提示：所有代码示例均基于 Python 3.8+，建议搭配 Jupyter Notebook 或 Google Colab 进行实验。