计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，专注于让机器“看懂”图像或视频。以下为学习路径与核心内容梳理：
1. 基础概念
- 图像处理：像素操作、滤波、边缘检测等（了解图像处理原理）
- 目标检测：识别图像中的物体位置与类别（如YOLO、R-CNN算法）
- 图像分类：将图像归类到预定义的类别中（如ResNet、VGG网络）
- 语义分割：对图像中每个像素进行分类（如U-Net模型）
2. 常用工具与框架
- OpenCV：开源计算机视觉库，适合图像处理与实时分析
- 📌 OpenCV官方文档
- 🖼 图片示例：OpenCV图像处理
- TensorFlow/PyTorch：深度学习框架，用于构建复杂模型
- 📈 深度学习实战
3. 实战项目推荐
- 目标检测：使用YOLOv8训练车牌识别模型
- 图像分类：手写数字识别（MNIST数据集）
- 人脸检测：OpenCV实现实时人脸识别
- 语义分割：医学影像分析（如肺部CT分割）
4. 学习资源拓展
通过实践与理论结合，逐步掌握计算机视觉的核心技术！