要开始学习计算机视觉，首先要学习基本概念和工具。计算机视觉侧重于使机器能够解释视觉数据，例如图像或视频。首先要了解核心技术，如图像处理（例如，边缘检测、滤波、颜色空间转换）和机器学习基础知识，特别是卷积神经网络 (CNN)。熟悉 Python，它是计算机视觉中最常用的语言，因为它有大量的库。主要工具包括用于图像处理的 OpenCV，以及用于构建模型的 TensorFlow 或 PyTorch 等框架。在线课程（例如 Coursera 或 fast.ai 上的课程）以及 Richard Szeliski 的《计算机视觉：算法与应用》等书籍提供了结构化的学习路径。实践实验至关重要——首先编写简单的脚本来加载图像、应用滤镜或使用 OpenCV 检测边缘。
接下来，设置开发环境并处理小型项目。安装 Python 并使用 pip 或 conda 安装 OpenCV、NumPy 和 Matplotlib 等库。对于机器学习，使用带有 Keras 的 TensorFlow 或 PyTorch 可以简化模型创建。从教程开始，例如训练 CNN 使用 MNIST 数据集对手写数字进行分类。使用来自 TensorFlow Hub 或 PyTorch 的 torchvision 等框架的预训练模型（例如，ResNet、YOLO）来执行对象检测等任务，而无需从头开始构建。例如，使用 OpenCV 的 Haar 级联来检测网络摄像头源中的人脸。Kaggle 等平台提供数据集和竞赛，以练习实际问题。在 Jupyter 笔记本中记录您的工作，以跟踪进度并分享结果。专注于增量学习——从基本的图像操作开始，然后再进入复杂的模型。
最后，扩展到实际应用并进行迭代。一旦对基础知识感到满意，就可以处理自定义图像分类器、对象跟踪或语义分割等项目。例如，构建一个系统来识别照片中的特定对象，使用迁移学习和在您的数据集上微调的预训练模型。使用 Flask 或 FastAPI 等工具探索部署选项，为您的模型创建 API。为开源项目做出贡献或复制研究论文以加深理解。加入 GitHub 存储库、Stack Overflow 或 Reddit 的 r/computervision 等社区，以保持更新并解决问题。请记住，进步源于持续的实践并将概念应用于各种问题——从小处着手，验证结果，并逐渐增加复杂性。