计算机视觉（Computer Vision）是人工智能领域的重要分支，旨在让机器“看懂”图像或视频。本教程将带你从零开始掌握核心概念与实践方法！

🧠 核心概念

  1. 图像处理

    • 通过滤波、增强等操作提取图像特征
    • 示例：使用OpenCV进行灰度化处理
    image_processing

  2. 特征检测

    • 识别图像中的关键点（如Corners、Edges）
    • 常用算法：HOG、SIFT、ORB
    feature_detection

  3. 目标识别

    • 通过深度学习模型（如YOLO、ResNet）定位并分类物体
    • 应用场景：人脸识别、车牌检测
    object_recognition

🛠️ 常用工具

  • OpenCV：开源计算机视觉库（推荐从基础入手）
  • TensorFlow：谷歌开发的深度学习框架
  • PyTorch：Facebook开发的灵活框架，适合研究与实验

🧪 实战案例

  1. 用Python实现图像边缘检测
  2. 构建简单的物体分类模型
  3. 实时视频目标追踪演示
    deep_learning

📚 扩展阅读

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tutorials/Computer_Vision_Advanced

📌 小贴士：学习计算机视觉时，建议从经典算法开始，逐步过渡到深度学习模型！