在大数据时代，计算机视觉成为处理图像和视频的关键技术。学习计算机视觉前，需要掌握概率学、统计学、线性代数等基础知识，并熟悉Matlab或Python。推荐的入门课程包括Coursera的《概率图模型》和《图像与视频处理》。在具备基础后，可通过阅读学术论文、学习Python编程及开源框架、研究机器学习和卷积神经网络，逐步进阶。参加顶级学术会议如BMVC、CVPR等能进一步提升专业水平。
背景：
在数据爆炸的大数据时代，大量的图片，视频内容需要处理，计算机视觉便是能够简化这一任务的科学，是人工智能产业重要的一环。
所需的基本知识：
1.概率学，统计学，线性代数，微积分，（数字信号处理）
Matlab，Python中的一种
建议入门课程：Coursera《概率图模型》
2.数字图像处理（有助于理解计算机视觉）
参考教材：《数字图像处理》—— Gonzalez
入门课程：Coursera 《ImageandVideoProcessing:FromMarstoHollywoodwithaStopattheHospital》
3.数学模型的运用
可参考数学建模入门书籍：《数学建模算法与应用》——司守奎
具备以上能力后，可以开始学习计算机视觉的高级内容
1.广泛阅读学术论文，辅以各类实践视频
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