数学、编程、图像处理、深度学习

学习计算机视觉需要系统掌握多方面的知识，以下是核心领域的梳理：

一、数学基础

1. 线性代数

   • 向量与矩阵运算（加法、乘法、转置等）

   • 线性变换与矩阵表示（旋转、缩放、平移）

   • 特征值与特征向量（降维与特征提取）

   • 奇异值分解（SVD）

   • 投影与正交性（相机标定与三维重建）

2. 概率统计与微积分

   • 概率分布与统计推断

   • 微积分基础（导数、积分）

二、编程与工具

1. 编程语言

   • Python ：主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）

   • C++ ：性能敏感任务（如图像处理、模型部署）

2. 开发工具与库

   • OpenCV ：图像处理与计算机视觉核心库

   • MATLAB ：数值计算与实验验证

   • 深度学习框架 ：PyTorch、TensorFlow、Keras

三、核心算法与技术

1. 图像处理

   • 基础操作（滤波、边缘检测）

   • 特征提取（Sobel、HOG、深度学习特征）

2. 机器学习基础

   • 监督学习（分类、回归）

   • 无监督学习（聚类、降维）

3. 深度学习

   • 卷积神经网络（CNN）

   • R-CNN系列（候选区域生成）

   • YOLO、SSD等目标检测算法

   • 生成模型（GANs、自编码器）

4. 其他方向

   • 目标检测与分割 ：R-CNN、FCN、Mask R-CNN

   • 三维视觉 ：双目视觉、SLAM

   • 强化学习 ：应用于机器人导航等场景

四、应用领域拓展

• 医疗影像 ：疾病诊断、手术辅助

• 自动驾驶 ：环境感知、路径规划

• 工业检测 ：缺陷识别、质量控制

学习路径建议

1. 基础阶段 ：掌握数学基础和Python编程，学习OpenCV进行图像处理

2. 进阶阶段 ：深入学习CNN架构，实践目标检测和分割任务

3. 实践项目 ：参与开源项目（如YOLO、Mask R-CNN），积累经验

4. 持续学习 ：关注最新研究（如Transformer在CV中的应用）

通过系统学习与实践，逐步掌握计算机视觉的核心技术。