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计算机视觉

计算机视觉让机器拥有"看见"和"理解"图像的能力，是人工智能最重要的分支之一。 从图像识别到自动驾驶，CV技术正在重塑我们的世界。
课程模块
13个
算法技术
60+
学习时长
200小时
难度等级
4/5
课程大纲
1
计算机视觉基础
CV基本概念、历史和应用领域
2
图像处理基础
图像滤波、增强、变换等基础操作
3
特征提取与匹配
SIFT、SURF、ORB等特征检测算法
4
目标检测
YOLO、R-CNN等目标检测算法
5
图像分割
语义分割、实例分割等分割技术
6
人脸识别
人脸检测、识别和验证技术
7
姿态估计
人体姿态估计和动作识别
8
视频分析
视频目标跟踪和行为识别
9
3D视觉
立体视觉、SLAM等3D技术
10
视觉框架与工具
OpenCV、PyTorch Vision等工具
11
计算机视觉实战
真实项目的CV应用开发
12
计算机视觉面试题
CV面试高频问题解析
13
进阶与前沿
最新研究动态和前沿技术

学习路径

阶段 1

第一阶段：基础入门

掌握计算机视觉基础理论和图像处理

计算机视觉基础

45分钟

图像处理基础

60分钟
阶段 2

第二阶段：特征学习

学习图像特征提取和匹配技术

特征提取与匹配

70分钟

视觉框架与工具

50分钟
阶段 3

第三阶段：核心算法

掌握主流的计算机视觉算法

目标检测

90分钟

图像分割

80分钟

人脸识别

70分钟
阶段 4

第四阶段：高级应用

学习复杂的视觉分析技术

姿态估计

75分钟

视频分析

85分钟

3D视觉

100分钟
阶段 5

第五阶段：实战进阶

完成项目实战，掌握前沿技术

计算机视觉实战

120分钟

计算机视觉面试题

50分钟

进阶与前沿

70分钟
技术特色

视觉感知

让机器拥有人类般的视觉能力

应用丰富

自动驾驶、医疗影像、安防监控

技术成熟

深度学习推动CV技术快速发展

理论完善

从传统算法到深度网络全覆盖

职业方向

计算机视觉工程师

专注图像识别和视觉算法开发

自动驾驶工程师

开发自动驾驶视觉感知系统

医疗影像算法工程师

医疗图像分析和诊断系统

机器人视觉工程师

机器人视觉导航和操作系统