计算机视觉

计算机视觉是人工智能的重要分支，研究如何让计算机"看"和理解图像和视频内容。

基本概念

图像处理基础

• 图像表示：像素、通道、色彩空间
• 图像变换：缩放、旋转、平移等几何变换
• 滤波处理：平滑、锐化等图像增强

视觉任务

• 图像分类：识别图像中的物体类别
• 目标检测：定位图像中的物体位置
• 图像分割：像素级的物体分割

学习重点

传统方法

• 特征提取：SIFT、HOG等手工特征
• 分类器设计：SVM等传统分类方法
• 模板匹配：基于模板的物体识别

深度学习方法

• 卷积神经网络：专门用于图像处理的网络
• 目标检测算法：R-CNN、YOLO、SSD等
• 生成对抗网络：图像生成和风格迁移

实践项目

基础项目

• 手写数字识别：MNIST数据集的分类
• 人脸检测：使用OpenCV检测人脸
• 图像分类：CIFAR-10等数据集的分类

进阶项目

• 目标检测：COCO数据集的目标检测
• 图像分割：语义分割和实例分割
• 姿态估计：人体关键点检测

学习资源

在线课程

• 李飞飞CS231n计算机视觉课程
• 吴恩达深度学习专项课程
• OpenCV官方教程

书籍推荐

• 《计算机视觉：算法与应用》
• 《深度学习计算机视觉》
• 《OpenCV编程入门》

实践平台

• Kaggle计算机视觉竞赛
• COCO目标检测数据集
• ImageNet大规模图像数据集

工具使用

开发库

• OpenCV：计算机视觉开源库
• TensorFlow：深度学习框架
• PyTorch：动态图深度学习框架

预训练模型

• ImageNet预训练模型：在大规模数据集上预训练
• 目标检测模型：YOLO、Faster R-CNN等
• 图像分割模型：U-Net、Mask R-CNN等

最佳实践

数据准备

• 数据增强：旋转、翻转等数据扩充
• 标注工具：图像标注工具的使用
• 数据集划分：训练集、验证集、测试集

模型设计

• 网络架构：合适的网络深度和宽度
• 损失函数：针对不同任务的损失函数
• 优化策略：学习率调度和正则化

部署优化

• 模型压缩：减小模型大小提高速度
• 硬件加速：GPU、TPU等硬件优化
• 边缘部署：在移动设备上部署模型

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计算机视觉是AI技术的重要应用领域，需要掌握图像处理的基本原理和深度学习方法，通过实践项目理解视觉任务的挑战和解决方案，在安防、医疗、自动驾驶等领域创造价值。