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[阶段三：深度学习 + CV 模型阶段](#阶段三：深度学习 + CV 模型阶段)
计算机视觉（Computer Vision, CV ）是人工智能（AI）的一个重要分支，致力于使计算机理解和解释图像或视频中的信息。简单来说，就是让机器"看懂"世界。
计算机视觉是使机器模拟人类视觉系统感知、识别、理解图像或视频内容的技术与方法集合。
一、核心任务
计算机视觉的典型任务可以分为感知、识别、理解、生成几个阶段：
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| 阶段 | 示例任务 | 技术关键词 |
| 感知 | 边缘检测、图像增强、去噪 | OpenCV、滤波、卷积 |
| 识别 | 物体识别、图像分类、目标检测 | CNN、YOLO、ResNet |
| 理解 | 图像分割、场景理解、行为识别 | Mask R-CNN、Transformer |
| 生成 | 图像生成、图像修复、风格迁移 | GAN、Diffusion Models |
二、常见应用场景
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| 应用领域 | 说明 |
| 安防监控 | 人脸识别、异常行为检测、车牌识别 |
| 医疗影像 | 病灶检测（如肺结节）、X光、MRI图像分析 |
| 自动驾驶 | 车道线检测、目标跟踪、交通标识识别 |
| 工业质检 | 缺陷检测、产品计数、包装校验 |
| 零售与广告 | 客流分析、情绪识别、AR试妆 |
| 农业与环境 | 植物病虫害识别、卫星图像分析 |
三、主流技术框架与工具
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| 名称 | 说明 |
| OpenCV | 最流行的图像处理库，支持C++/Python |
| TensorFlow | Google开发的机器学习框架，支持CV模型训练 |
| PyTorch | Facebook开发，CV研究社区最活跃 |
| Detectron2 | Facebook开发的目标检测库，支持多种检测算法 |
| MMDetection | 基于 PyTorch 的开源目标检测工具箱 |
| YOLO | 实时目标检测算法，轻量、速度快 |
四、热门算法简述
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| 算法/模型 | 用途 | 特点 |
| CNN（卷积神经网络） | 图像分类/特征提取 | 模仿人眼视觉皮层结构 |
| YOLO系列 | 实时目标检测 | 快速，适用于边缘设备 |
| Mask R-CNN | 实例分割 | 提供精细的物体轮廓 |
| Vision Transformer | 高级识别/分类 | 模仿NLP的Transformer架构 |
| GAN | 图像生成 | 可生成高度仿真的图像 |
五、发展趋势
1.Transformer+CV结合：如ViT、SAM（Segment Anything Model）
2.多模态学习：图文理解、视觉问答、CLIP 等
3.边缘计算支持：将视觉模型部署到手机、摄像头等设备上
4.大模型+大数据：如GPT-Vision、DINOv2
六、计算机视觉学习路线图（从入门到实战）
以下是 计算机视觉（CV）学习路线图：从入门到实战 的系统性路径。
1.阶段总览
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| 阶段 | 目标 |
| 入门阶段 | 熟悉图像处理基本概念和工具 |
| 基础阶段 | 掌握经典计算机视觉算法与理论 |
| 深度学习阶段 | 掌握基于CNN的现代视觉任务与主流框架 |
| 实战项目阶段 | 独立开发应用或研究项目，部署CV模型 |
| 拓展与前沿 | 接触SOTA模型、Transformer、多模态、边缘计算等领域 |
2.学习路径详解
阶段一：CV入门基础
学习目标：
了解图像是什么、如何处理图像、认识常用图像处理函数。
推荐内容：
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图像基本概念：像素、RGB/HSV、灰度图、直方图等
-
OpenCV 基础操作（Python）
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图像读写
cv2.imread()/imwrite() -
图像变换：旋转、缩放、裁剪
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滤波：均值滤波、高斯滤波、中值滤波
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边缘检测：Sobel、Canny 算法
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实战建议：
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用 OpenCV 写一个"证件照裁剪工具"
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制作"马赛克遮挡工具"或"图像变换工具"
阶段二：经典算法与理论基础
学习目标：
掌握传统视觉任务的关键方法和数学原理。
重点知识：
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特征提取：SIFT、HOG、ORB
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图像配准与拼接（单应性矩阵 Homography）
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图像分割：阈值分割、连通域、轮廓检测
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目标检测：滑动窗口 + Haar 分类器
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摄像机模型与三维重建：
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相机内参、外参
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单目深度估计、立体匹配
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实战建议：
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实现一个"图像拼接（全景合成）"系统
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开发"车牌识别"传统算法版本（边缘 + 轮廓）
阶段三：深度学习 + CV 模型阶段
学习目标：
构建基于深度学习的分类、检测、分割系统。
推荐学习框架：
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PyTorch（推荐）或 TensorFlow
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torchvision、MMDetection、Detectron2、Ultralytics YOLO
必学任务：
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| 任务类型 | 模型 |
| 图像分类 | LeNet、AlexNet、ResNet |
| 目标检测 | YOLOv5/8、Faster R-CNN |
| 图像分割 | U-Net、Mask R-CNN |
| 人脸识别 | FaceNet、ArcFace |
| 图像生成 | GAN（DCGAN、CycleGAN） |
实战建议：
-
人脸识别打卡系统
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实时口罩检测
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小动物分类APP（部署到手机）
阶段四：完整项目实战与部署
学习目标：
学会将训练好的CV模型部署到前后端系统。
项目建议：
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| 项目名称 | 技术路线 |
| 实时目标检测系统 | YOLO + Flask + WebCam/RTSP |
| 安防监控系统 | 多人检测 + 轨迹追踪 + 告警推送 |
| 医疗影像识别 | 图像分类/分割 + Streamlit部署 |
| 工业质检系统 | 缺陷检测 + OpenCV预处理 + ONNX |
技术栈拓展：
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模型部署：ONNX、TensorRT、TFLite
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Web部署：Flask、FastAPI、Streamlit
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移动端部署：CoreML、TFLite、OpenCV on Android
阶段五：前沿与高级方向
学习目标：
了解CV最新发展与研究方向，拓展能力边界。
推荐方向：
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Transformer视觉模型：ViT、DETR、SAM（Meta发布的Segment Anything）
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多模态模型：CLIP、BLIP、DINO
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视频理解：动作识别、行为分析（I3D、SlowFast）
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边缘AI/嵌入式CV：部署到树莓派、Jetson Nano 等设备
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AI for AR/VR：图像重建、SLAM
3.推荐资料
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| 类型 | 推荐 |
| 课程 | Stanford CS231n、Fast.ai CV |
| 教材 | 《深度学习与计算机视觉实战》、《计算机视觉：算法与应用》 |
| 博客 | Papers with Code、CVPR汇总 |
| 视频 | Bilibili、YouTube 上的 OpenCV/PyTorch 实战课 |
扩展阅读：
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| AI 技术&AI开发框架 | AI 技术&AI开发框架 |
| 深度解析 AI 应用开发流程 | 深度解析 AI 应用开发流程 |
| 深度解析 AI 开发的全栈生态 | 深度解析 AI 开发的全栈生态 |
| 从0到1：AI 全栈项目实战模板 | 从0到1：AI 全栈项目实战模板 |
| 计算机视觉（Computer Vision, CV） | 计算机视觉（Computer Vision, CV） |
| 计算机视觉阶段一：CV入门基础 | 计算机视觉阶段一：CV入门基础 |
| 计算机视觉阶段二：经典算法与理论基础（传统CV） | 计算机视觉阶段二：经典算法与理论基础（传统CV） |
| 计算机视觉阶段三&四：深度学习 + CV 模型训练及部署实战 | 计算机视觉阶段三&四：深度学习 + CV 模型训练及部署实战 |