计算机视觉学习路线全指南：从图像识别到多模态AI，一步步构建你的CV智能力

计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能最具冲击力的技术方向之一。它让计算机拥有“看”的能力，能理解图片、视频、三维空间甚至实时环境。我们常见的自动驾驶、安防监控、人脸识别、工业质检、医疗影像分析，背后几乎都有计算机视觉的身影。

如果你想从零开始学习CV技术，并真正掌握它背后的原理、工具和应用，这份系统的学习路线图将是你前进路上的“导航仪”。

免费分享一套人工智能+大模型入门学习资料给大家，如果想自学，这套资料很全面！
关注公众号【AI技术星球】发暗号【321C】即可获取！

【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】

一、必备基础：打牢视觉算法的“底座”

计算机视觉的底层是数学与编程，建议优先掌握：

• 线性代数：矩阵变换、卷积操作、特征提取

• 概率统计：用于理解图像中的噪声建模、滤波、目标识别概率

• 微积分与优化：用于图像处理中的梯度计算、边缘检测等