什么是计算机视觉？

计算机视觉是让机器「看懂」图像的科学，核心任务包括：

  • 图像识别（识别物体/场景）
  • 目标检测（定位并识别多个物体）
  • 语义分割（像素级分类）
  • 3D重建（从图像推断三维结构）

通过深度学习技术，计算机可以模拟人类视觉系统，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等领域 👀

学习路径推荐

  1. 基础理论
    深入理解卷积神经网络 📚

  2. 实践项目

    • 使用OpenCV进行图像处理
    • 用TensorFlow/PyTorch搭建目标检测模型
    • 尝试医学影像分割实战

  3. 进阶方向

    • 研究Transformer在视觉任务中的应用
    • 探索GAN生成对抗网络的图像生成技术

典型应用场景

人脸识别
人脸识别技术已应用于： - 智能手机解锁 - 金融安全验证 - 门禁系统
自动驾驶
自动驾驶依赖计算机视觉实现： - 路标识别 🚦 - 行人检测 👨‍👩‍👧‍👦 - 车道线跟踪 🚗

学习资源

通过持续学习与实践，您将能够构建自己的视觉识别系统！记得关注机器学习进阶课程获取更多知识 💡