要开始学习计算机视觉，首先要学习基础概念和工具。计算机视觉专注于使机器能够解释视觉数据，例如图像或视频。从 Python 开始，这是原型设计最常用的语言，以及 OpenCV 等图像处理库或 Pillow 等基本图像操作库。例如，使用 OpenCV 加载图像、将其转换为灰度或使用 Canny 算法检测边缘。熟悉关键的数学概念，如线性代数（用于图像变换的矩阵运算）和基本微积分（用于边缘检测的梯度）。了解图像如何表示为像素阵列（例如，RGB 通道）至关重要。 Coursera 等平台或 YouTube 上的免费教程可以提供对这些主题的结构化介绍。
接下来，使用机器学习框架进行实践项目。像 ResNet 或 MobileNet 这样的预训练模型（在 TensorFlow 或 PyTorch 中可用）允许您执行图像分类等任务，而无需从头开始构建模型。例如，使用 TensorFlow 的 Keras API 加载预训练模型并对猫与狗的图像进行分类。探索 MNIST（手写数字）或 CIFAR-10（对象识别）等数据集来练习训练简单模型。从卷积神经网络 (CNN) 开始，它对于对象检测等任务至关重要。使用 PyTorch 实现一个基本的 CNN 来识别图像中的形状，重点关注卷积、池化和全连接层等层。 Jupyter Notebook 等工具可以帮助快速迭代，而 Kaggle 等平台提供数据集和代码示例以供学习。
最后，深入研究高级主题和实际应用。一旦对基础知识感到满意，就可以使用 Detectron2 等库探索对象检测（YOLO 或 Faster R-CNN）、分割（U-Net）或姿势估计。例如，使用 OpenCV 从网络摄像头捕获实时视频，并使用 Haar 级联应用人脸检测。试验实时应用程序，例如跟踪视频流中的移动对象。了解数据预处理技术，如归一化或增强（例如，旋转或翻转图像以提高模型的鲁棒性）。使用 LiDAR 或立体相机等深度传感器探索 3D 计算机视觉，并使用 Open3D 等库进行点云处理。加入 GitHub 或 Stack Overflow 等社区来解决问题并查看开源项目，了解其他人如何构建他们的代码。