计算机视觉基础教程 📷

什么是计算机视觉？

计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的一个分支，旨在让机器能够理解和解析视觉信息，如图像和视频。其核心目标是模拟人类视觉系统，实现对现实世界的智能感知。

📌 关键应用场景

• 图像分类：识别图片中的物体或场景
• 目标检测：定位并识别图像中的多个对象
• 语义分割：将图像划分为有意义的区域
• 3D重建：从2D图像中推断三维结构
• 视频分析：理解动态场景中的行为与变化

学习路径与资源

1. 入门基础

   • 了解像素、分辨率、色彩空间等核心概念
   • 掌握图像处理的基本操作（如滤波、边缘检测）
   • 学习经典算法（如Canny边缘检测、霍夫变换）

2. 进阶技术

   • 研究深度学习模型（如CNN、RNN）在视觉任务中的应用
   • 理解目标检测框架（YOLO、Faster R-CNN）
   • 探索图像生成与风格迁移技术

3. 实战项目

   • 尝试实现手写数字识别（MNIST数据集）
   • 开发简单的图像分类器
   • 构建目标检测应用（如行人检测）

💡 推荐扩展阅读
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工具与框架

• OpenCV：开源计算机视觉库，适合图像处理与分析
• TensorFlow/PyTorch：深度学习框架，用于构建复杂模型
• Keras：简化深度学习开发的高层API
• CUDA：加速GPU计算的并行计算平台

常见问题

• 如何选择适合的算法？
• 如何优化模型性能？
• 如何处理图像噪声？

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