计算机视觉是人工智能领域的重要分支，旨在让机器理解和处理图像/视频数据。以下是学习路径与资源推荐：
1. 核心概念
- 图像处理：通过滤波、增强等技术提取特征
- 目标检测：识别图像中的特定物体（如人脸、车辆）
- 图像分类：将图像归类到预定义类别中
- 语义分割：划分图像中每个像素的语义信息
2. 典型应用场景
- ✅ 人脸识别：用于安防、手机解锁
- ✅ 医疗影像分析：辅助疾病诊断
- ✅ 自动驾驶：环境感知与路径规划
- ✅ 工业质检：缺陷检测与尺寸测量
3. 学习资源推荐
- 📘 深度学习基础教程（推荐前置学习）
- 📚 《计算机视觉：算法与应用》（经典教材）
- 🛠️ OpenCV实战指南（含代码示例）
4. 实践项目建议
- 🧪 使用预训练模型实现手写数字识别
- 🧩 搭建简单的人脸识别系统
- 📊 分析经典数据集（如MNIST、COCO）
- 🌐 参与Kaggle计算机视觉竞赛
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