【已开源】15个计算机视觉练手项目汇总，附源码数据集！OpenCV项目实战

网上有很多关于计算机视觉该如何入门的问题，大部分作者都在强调项目实战与理论学习同样重要，因为如果过分注重理论而忽略实践，会很容易走上“从入门到放弃”的道路。 尽管大家都有这样一种共识，但网络上关于CV初学者究竟该用哪些项目开始学习却并没有一个系统性的总结. 

所以这篇文章会将计算机视觉领域的一些适合新手的项目进行整理，按照计算机视觉的五大任务分为目标检测、目标跟踪、图像分割、图像分类以及图像生成，希望这个可以真正地为广大计算机视觉领域的初学者们提供帮助！

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做计算机视觉（CV）项目练手，最好的方式是从简单项目做起、逐步增加难度，配合**公开数据集和主流框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）**进行实战。下面是一个练手路线图和推荐项目清单：

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✅ 练手路线图（从易到难）：

1. 图像分类（入门级）
   学习内容：CNN基础、数据增强、模型训练
   推荐项目：

   • 猫狗分类（使用Kaggle Dogs vs. Cats 数据集）

   • CIFAR-10 / Fashion MNIST 分类

   • 垃圾分类、花卉分类等自建小数据集

2. 图像识别 / 多标签分类（中级）
   学习内容：模型调优、迁移学习（如使用 ResNet、MobileNet）
   推荐项目：

   • 食物图像多标签分类

   • 医疗图像（如肺炎X光分类）

   • 使用预训练模型做微调

3. 目标检测（进阶）
   学习内容：检测框、IOU、YOLO、Faster R-CNN
   推荐项目：

   • 使用 YOLOv5 对街景中的车辆、行人进行检测

   • 识别监控中的打电话/吸烟等行为（借助公开数据或自己采集）

4. 图像分割（进阶+）
   学习内容：像素级标注，U-Net, Mask R-CNN
   推荐项目：

   • 医疗图像肿瘤分割（BraTS 数据集）

   • 街景图像分割（Cityscapes）

   • 遥感图像中的建筑分割

5. 图像生成 / 风格迁移（高级）
   学习内容：GAN、风格迁移、深度伪造检测
   推荐项目：

   • CycleGAN 图像风格迁移（如照片转油画）

   • 使用 Stable Diffusion 或 VQGAN 做文本生成图像

   • DeepFake 检测/合成

6. CV + NLP 多模态（高级+）
   学习内容：CLIP、BLIP、图文检索
   推荐项目：

   • 图像标题生成（Image Captioning）

   • 图文匹配与搜索

   • 多模态情绪识别