学习计算机视觉（Computer Vision），需要掌握一套系统性的知识与技能，主要分为四大核心模块：理论基础、编程技能、核心算法、项目实战。下面是你需要学习的内容清单（含推荐方向和资源）：

🧠 一、理论基础（打底）

内容用途推荐资源线性代数（矩阵、特征值、SVD）图像变换、卷积原理《3Blue1Brown 线性代数》视频概率论与统计模型预测、损失函数《概率论与数理统计》（浙大）微积分（偏导、链式法则）反向传播算法《Thomas Calculus》优化理论（梯度下降、动量）网络训练调优CS231n优化讲义

💻 二、编程与工具能力（基础能力）

内容说明推荐资源Python（核心语言）Numpy、Pandas、Matplotlib、类、模块菜鸟教程 + 廖雪峰OpenCV（图像处理）灰度化、滤波、边缘检测、几何变换《OpenCV-Python官方教程》PyTorch / TensorFlow深度学习框架，优先学 PyTorchB站：小土堆、莫烦

📷 三、计算机视觉核心内容（模型与算法）

🔹 传统视觉（非深度学习）：

图像处理：卷积、边缘检测（Sobel/Canny）

特征点提取：SIFT、ORB、SURF

图像配准与变换：仿射、透视变换

目标跟踪、图像拼接等

🔸 深度学习视觉模型：

任务模型学什么图像分类CNN、ResNet、MobileNet构建、训练、调参目标检测YOLOv5/v8、Faster R-CNN、SSD边框回归、NMS、多尺度图像分割U-Net、Mask R-CNN、SAM语义 vs 实例分割自监督学习SimCLR、BYOL无标签训练方法多模态CVCLIP、BLIP图文理解，生成模型

🧪 四、项目实战能力（综合应用）

项目类型实用程度说明人脸识别系统⭐⭐⭐⭐结合人脸检测 + 特征提取医疗影像分类⭐⭐⭐⭐用于CT、X光图像识别工业缺陷检测⭐⭐⭐⭐⭐高落地价值，简历加分视频行为识别⭐⭐⭐需懂时序模型，适合进阶YOLO部署项目⭐⭐⭐⭐能用 Flask/ONNX 部署

🔧 五、加分项技能（提高竞争力）

模型部署与优化：ONNX、TensorRT、Flask、FastAPI

边缘设备：Jetson Nano、树莓派部署

论文阅读能力：看懂CVPR、ICCV、ECCV等顶会论文

可视化工具：TensorBoard、Matplotlib、Gradio

🎯 建议学习路径（0基础到进阶）

学会 Python + OpenCV

学 PyTorch，掌握CNN、ResNet

实现基础任务（分类、检测、分割）

阅读1-2篇CV顶会论文，尝试改进复现

做2~3个有展示价值的项目（含部署）

持续跟踪前沿：SAM、Diffusion、CLIP

✅ 总结：CV需要掌握的四类能力

数学 + 编程 → 图像处理 + 深度学习模型 → 项目实战 → 进阶部署与研究

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