要开始学习计算机视觉,请先了解其基本概念,例如图像处理,特征提取和对象检测。熟悉像素、色彩空间和边缘检测等关键概念。免费的在线资源,如Coursera的计算机视觉课程或OpenCV的官方文档,提供了一个很好的介绍。掌握基础知识后,学习如何使用OpenCV,这是最受欢迎的图像处理和计算机视觉库之一。使用Python安装它 (pip Install opencv-python) 并尝试其功能,例如加载图像,应用过滤器和执行人脸检测。继续学习更高级的主题,例如使用TensorFlow或PyTorch进行计算机视觉的深度学习。一旦你有了工具和库的经验,探索像ImageNet或COCO这样的数据集来应对现实世界的挑战。参加Kaggle上的项目或比赛是培养实用技能的好方法。通过Richard Szeliski的 “计算机视觉: 算法和应用” 或Mohamed Elgendy的 “视觉系统深度学习” 等书籍来补充您的学习。实践经验与坚实的理论基础相结合,将帮助您在计算机视觉方面脱颖而出。
如何在项目中使用卷积神经网络?

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