最佳的计算机视觉在线课程取决于您当前的技能水平和目标，但有三个突出的选择：吴恩达（Andrew Ng）的“深度学习专业化课程”（Coursera）、PyImageSearch 的“实用计算机视觉” 和 Udacity 的“计算机视觉纳米学位”。吴恩达的课程为深度学习提供了坚实的基础，这对于图像分类等现代计算机视觉任务至关重要。PyImageSearch 专注于使用 OpenCV 和 Python 进行实践操作，非常适合偏爱代码优先学习的开发者。Udacity 的纳米学位提供了一个结构化的课程，包含涵盖传统和深度学习方法的项目，适合那些寻求理论与实践平衡的人。
对于刚接触计算机视觉的开发者，强烈推荐 PyImageSearch 的教程和课程。它们强调实践技能，例如使用 OpenCV 处理图像、检测边缘或构建对象检测流水线。例如，他们的书籍“使用 Python 进行计算机视觉深度学习”（通常与课程捆绑）逐步讲解如何使用 Keras 从头开始构建卷积神经网络（CNN）。如果您已经熟悉机器学习基础知识，Udacity 的纳米学位 提供人脸识别系统或自动化图像标注等项目，有助于巩固特征提取和迁移学习等概念。同时，吴恩达的专业化课程 非常适合理解神经网络的数学基础，这对于有效地调整模型至关重要。
根据您的需求考虑补充资源。例如，布法罗大学在 Coursera 上的“计算机视觉基础” 是一个更短、更适合初学者的选项，介绍了图像滤波和分割等关键概念。如果成本是一个问题，Fast.ai 的“面向程序员的实用深度学习” 包含使用 PyTorch 的免费计算机视觉模块。此外，麻省理工学院的公开课 提供关于经典计算机视觉技术的免费讲座。将课程与开源工具（例如用于预训练模型的 TensorFlow Model Zoo）或 COCO 或 MNIST 等数据集结合使用可以加速学习。最终，优先选择那些项目与您的兴趣相符的课程——无论是实时对象检测、医学影像还是增强现实。