计算机视觉是人工智能的重要分支，旨在使机器能够“看懂”图像和视频。以下是关键知识点和学习路径：
🧠 核心概念
- 图像处理：通过滤波、增强等技术改善图像质量
- 特征提取：识别边缘、角点等图像关键信息
- 目标检测：定位并识别图像中的具体物体（如人脸、车辆）
- 图像分类：将图像分配到预定义类别中
🚀 应用领域
- 医疗影像分析 🩺
- 自动驾驶系统 🚗
- 工业质检 🏭
- 人脸识别 🖼️
🧩 技术要点
- 深度学习框架：推荐使用 PyTorch 或 TensorFlow
- 经典算法：包括 Canny 边缘检测、HOG 特征描述子等
- 数据预处理：图像归一化、数据增强等技巧
- 模型评估：准确率、召回率等指标分析
📚 学习资源
- 官方教程：计算机视觉基础
- 实战项目：OpenCV 实践指南
- 进阶内容：建议学习 卷积神经网络 原理