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一、核心任務

二、常見應用場景

三、主流技術框架與工具

四、熱門算法簡述

五、發展趨勢

六、計算機視覺學習路線圖（從入門到實戰）

1.階段總覽

2.學習路徑詳解

階段一：CV入門基礎

學習目標：

推薦內容：

實戰建議：

階段二：經典算法與理論基礎

學習目標：

重點知識：

實戰建議：

階段三：深度學習 + CV 模型階段

學習目標：

推薦學習框架：

必學任務：

實戰建議：

階段四：完整項目實戰與部署

學習目標：

項目建議：

技術棧拓展：

階段五：前沿與高級方向

學習目標：

推薦方向：

3.推薦資料

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計算機視覺（Computer Vision, CV）是人工智能（AI）的一個重要分支，致力于使計算機理解和解釋圖像或視頻中的信息。簡單來說，就是讓機器“看懂”世界。

計算機視覺是使機器模擬人類視覺系統感知、識別、理解圖像或視頻內容的技術與方法集合。

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一、核心任務

計算機視覺的典型任務可以分為感知、識別、理解、生成幾個階段：

階段	示例任務	技術關鍵詞
感知	邊緣檢測、圖像增強、去噪	OpenCV、濾波、卷積
識別	物體識別、圖像分類、目標檢測	CNN、YOLO、ResNet
理解	圖像分割、場景理解、行為識別	Mask R-CNN、Transformer
生成	圖像生成、圖像修復、風格遷移	GAN、Diffusion Models

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二、常見應用場景

應用領域	說明
安防監控	人臉識別、異常行為檢測、車牌識別
醫療影像	病灶檢測（如肺結節）、X光、MRI圖像分析
自動駕駛	車道線檢測、目標跟蹤、交通標識識別
工業質檢	缺陷檢測、產品計數、包裝校驗
零售與廣告	客流分析、情緒識別、AR試妝
農業與環境	植物病蟲害識別、衛星圖像分析

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三、主流技術框架與工具

名稱	說明
OpenCV	最流行的圖像處理庫，支持C++/Python
TensorFlow	Google開發的機器學習框架，支持CV模型訓練
PyTorch	Facebook開發，CV研究社區最活躍
Detectron2	Facebook開發的目標檢測庫，支持多種檢測算法
MMDetection	基于 PyTorch 的開源目標檢測工具箱
YOLO	實時目標檢測算法，輕量、速度快

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四、熱門算法簡述

算法/模型	用途	特點
CNN（卷積神經網絡）	圖像分類/特征提取	模仿人眼視覺皮層結構
YOLO系列	實時目標檢測	快速，適用于邊緣設備
Mask R-CNN	實例分割	提供精細的物體輪廓
Vision Transformer	高級識別/分類	模仿NLP的Transformer架構
GAN	圖像生成	可生成高度仿真的圖像

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五、發展趨勢

1.Transformer+CV結合：如ViT、SAM（Segment Anything Model）

2.多模態學習：圖文理解、視覺問答、CLIP 等

3.邊緣計算支持：將視覺模型部署到手機、攝像頭等設備上

4.大模型+大數據：如GPT-Vision、DINOv2

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六、計算機視覺學習路線圖（從入門到實戰）

以下是 計算機視覺（CV）學習路線圖：從入門到實戰 的系統性路徑。

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1.階段總覽

階段	目標
入門階段	熟悉圖像處理基本概念和工具
基礎階段	掌握經典計算機視覺算法與理論
深度學習階段	掌握基于CNN的現代視覺任務與主流框架
實戰項目階段	獨立開發應用或研究項目，部署CV模型
拓展與前沿	接觸SOTA模型、Transformer、多模態、邊緣計算等領域

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2.學習路徑詳解

階段一：CV入門基礎

學習目標：

了解圖像是什么、如何處理圖像、認識常用圖像處理函數。

推薦內容：

• 圖像基本概念：像素、RGB/HSV、灰度圖、直方圖等

• OpenCV 基礎操作（Python）

  • 圖像讀寫 cv2.imread()/imwrite()

  • 圖像變換：旋轉、縮放、裁剪

  • 濾波：均值濾波、高斯濾波、中值濾波

  • 邊緣檢測：Sobel、Canny 算法

實戰建議：

• 用 OpenCV 寫一個“證件照裁剪工具”

• 制作“馬賽克遮擋工具”或“圖像變換工具”

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階段二：經典算法與理論基礎

學習目標：

掌握傳統視覺任務的關鍵方法和數學原理。

重點知識：

• 特征提取：SIFT、HOG、ORB

• 圖像配準與拼接（單應性矩陣 Homography）

• 圖像分割：閾值分割、連通域、輪廓檢測

• 目標檢測：滑動窗口 + Haar 分類器

• 攝像機模型與三維重建：

  • 相機內參、外參

  • 單目深度估計、立體匹配

實戰建議：

• 實現一個“圖像拼接（全景合成）”系統

• 開發“車牌識別”傳統算法版本（邊緣 + 輪廓）

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階段三：深度學習 + CV 模型階段

學習目標：

構建基于深度學習的分類、檢測、分割系統。

推薦學習框架：

• PyTorch（推薦）或 TensorFlow

• torchvision、MMDetection、Detectron2、Ultralytics YOLO

必學任務：

任務類型	模型
圖像分類	LeNet、AlexNet、ResNet
目標檢測	YOLOv5/8、Faster R-CNN
圖像分割	U-Net、Mask R-CNN
人臉識別	FaceNet、ArcFace
圖像生成	GAN（DCGAN、CycleGAN）

實戰建議：

• 人臉識別打卡系統

• 實時口罩檢測

• 小動物分類APP（部署到手機）

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階段四：完整項目實戰與部署

學習目標：

學會將訓練好的CV模型部署到前后端系統。

項目建議：

項目名稱	技術路線
實時目標檢測系統	YOLO + Flask + WebCam/RTSP
安防監控系統	多人檢測 + 軌跡追蹤 + 告警推送
醫療影像識別	圖像分類/分割 + Streamlit部署
工業質檢系統	缺陷檢測 + OpenCV預處理 + ONNX

技術棧拓展：

• 模型部署：ONNX、TensorRT、TFLite

• Web部署：Flask、FastAPI、Streamlit

• 移動端部署：CoreML、TFLite、OpenCV on Android

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階段五：前沿與高級方向

學習目標：

了解CV最新發展與研究方向，拓展能力邊界。

推薦方向：

• Transformer視覺模型：ViT、DETR、SAM（Meta發布的Segment Anything）

• 多模態模型：CLIP、BLIP、DINO

• 視頻理解：動作識別、行為分析（I3D、SlowFast）

• 邊緣AI/嵌入式CV：部署到樹莓派、Jetson Nano 等設備

• AI for AR/VR：圖像重建、SLAM

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3.推薦資料

類型	推薦
課程	Stanford CS231n、Fast.ai CV
教材	《深度學習與計算機視覺實戰》、《計算機視覺：算法與應用》
博客	Papers with Code、CVPR匯總
視頻	Bilibili、YouTube 上的 OpenCV/PyTorch 實戰課

擴展閱讀：

AI 技術&AI開發框架	AI 技術&AI開發框架
深度解析 AI 應用開發流程	深度解析 AI 應用開發流程
深度解析 AI 開發的全棧生態	深度解析 AI 開發的全棧生態
從0到1：AI 全棧項目實戰模板	從0到1：AI 全棧項目實戰模板
計算機視覺（Computer Vision, CV）	計算機視覺（Computer Vision, CV）
計算機視覺階段一：CV入門基礎	計算機視覺階段一：CV入門基礎
計算機視覺階段二：經典算法與理論基礎（傳統CV）	計算機視覺階段二：經典算法與理論基礎（傳統CV）
計算機視覺階段三&四：深度學習 + CV 模型訓練及部署實戰	計算機視覺階段三&四：深度學習 + CV 模型訓練及部署實戰