要开始使用计算机视觉应用程序，首先要根据项目的目标选择合适的工具和框架。Python 是计算机视觉最常用的语言，因为它拥有大量的库。从 OpenCV 开始，用于基本的图像处理任务，如滤波、边缘检测或对象检测。对于深度学习应用，TensorFlow 或 PyTorch 等框架提供预构建的模型和 API，用于图像分类或分割等任务。例如，您可以使用 PyTorch 中预训练的 ResNet 模型，通过在自定义数据集上进行微调来对图像进行分类。此外，可以考虑使用 MNIST（用于数字识别）或 COCO（用于对象检测）等数据集来快速进行原型设计。Jupyter Notebooks 或 Google Colab 等工具可用于在转到完整代码库之前进行交互式实验。
接下来，专注于构建最小工作流程。典型的流程包括数据预处理、模型训练（或推理）和输出可视化。例如，如果您正在构建一个人脸检测应用程序，您可以使用 OpenCV 来捕获视频帧，应用 Haar 级联或基于 YOLO 的模型来检测人脸，并在人脸周围绘制边界框。确保您的代码是模块化的 - 将数据加载、模型推理和可视化分离为不同的函数或类。如果使用深度学习模型，通过将模型转换为 ONNX 或 TensorRT 等格式来优化推理速度，尤其是在实时应用程序中。在边缘情况下（例如，弱光图像或被遮挡的对象）进行测试，有助于及早发现弱点。TensorBoard 或 Weights & Biases 等工具可以跟踪训练期间的模型性能。
最后，部署和迭代。如果您的模型需要在服务器上运行，请使用 Flask 或 FastAPI 等轻量级框架为您的模型创建一个 API 端点。对于边缘设备，TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 可以压缩模型，用于智能手机或 Raspberry Pi。例如，在移动应用程序上部署植物病害分类器将涉及将 TensorFlow 模型转换为 TFLite 并将其与 Android Studio 集成。监控生产中的推理延迟和准确性等性能指标。如果出现瓶颈，请应用量化或剪枝等技术来减小模型大小。不断收集新数据以重新训练模型并提高鲁棒性。Label Studio 等开源工具可以帮助高效地注释新数据集。基于用户反馈的定期更新可确保应用程序在一段时间内保持有效。