计算机视觉需要学什么？一文读懂计算机视觉学习路线-CV入门路线图

学习计算机视觉（Computer Vision），需要掌握一套系统性的知识与技能，主要分为四大核心模块：理论基础、编程技能、核心算法、项目实战。下面是你需要学习的内容清单（含推荐方向和资源）：

🧠 一、理论基础（打底）

内容	用途	推荐资源
线性代数（矩阵、特征值、SVD）	图像变换、卷积原理	《3Blue1Brown 线性代数》视频
概率论与统计	模型预测、损失函数	《概率论与数理统计》（浙大）
微积分（偏导、链式法则）	反向传播算法	《Thomas Calculus》
优化理论（梯度下降、动量）	网络训练调优	CS231n优化讲义

---

💻 二、编程与工具能力（基础能力）

内容	说明	推荐资源
Python（核心语言）	Numpy、Pandas、Matplotlib、类、模块	菜鸟教程 + 廖雪峰
OpenCV（图像处理）	灰度化、滤波、边缘检测、几何变换	《OpenCV-Python官方教程》
PyTorch / TensorFlow	深度学习框架，优先学 PyTorch	B站：小土堆、莫烦

---

📷 三、计算机视觉核心内容（模型与算法）

🔹 传统视觉（非深度学习）：

• 图像处理：卷积、边缘检测（Sobel/Canny）

• 特征点提取：SIFT、ORB、SURF

• 图像配准与变换：仿射、透视变换

• 目标跟踪、图像拼接等

🔸 深度学习视觉模型：

任务	模型	学什么
图像分类	CNN、ResNet、MobileNet	构建、训练、调参
目标检测	YOLOv5/v8、Faster R-CNN、SSD	边框回归、NMS、多尺度
图像分割	U-Net、Mask R-CNN、SAM	语义 vs 实例分割
自监督学习	SimCLR、BYOL	无标签训练方法
多模态CV	CLIP、BLIP	图文理解，生成模型

---

🧪 四、项目实战能力（综合应用）

项目类型	实用程度	说明
人脸识别系统	⭐⭐⭐⭐	结合人脸检测 + 特征提取
医疗影像分类	⭐⭐⭐⭐	用于CT、X光图像识别
工业缺陷检测	⭐⭐⭐⭐⭐	高落地价值，简历加分
视频行为识别	⭐⭐⭐	需懂时序模型，适合进阶
YOLO部署项目	⭐⭐⭐⭐	能用 Flask/ONNX 部署

---

🔧 五、加分项技能（提高竞争力）

• 模型部署与优化：ONNX、TensorRT、Flask、FastAPI

• 边缘设备：Jetson Nano、树莓派部署

• 论文阅读能力：看懂CVPR、ICCV、ECCV等顶会论文

• 可视化工具：TensorBoard、Matplotlib、Gradio

---

🎯 建议学习路径（0基础到进阶）

1. 学会 Python + OpenCV

2. 学 PyTorch，掌握CNN、ResNet

3. 实现基础任务（分类、检测、分割）

4. 阅读1-2篇CV顶会论文，尝试改进复现

5. 做2~3个有展示价值的项目（含部署）

6. 持续跟踪前沿：SAM、Diffusion、CLIP

---

✅ 总结：CV需要掌握的四类能力

数学 + 编程 → 图像处理 + 深度学习模型 → 项目实战 → 进阶部署与研究

---

 免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，整理了很久，非常全面，获取方式见图。
【人工智能自学路线图（图内推荐资源可点击内附链接直达学习）】
【AI入门必读书籍-花书、西瓜书、动手学深度学习等等...】
【机器学习经典算法视频教程+课件源码、机器学习实战项目】
【深度学习与神经网络入门教程】

【计算机视觉+NLP经典项目实战源码】
【大模型入门自学资料包】
【学术论文写作攻略工具】