计算机视觉入门教程推荐！5套经典CV入门视频教程，比啃书好多了！

对于初学者来说，进入计算机视觉（Computer Vision）领域，最关键的是选择一套合适的学习教程。一个好的入门教程，能够帮助你迅速建立基本概念、掌握核心技术，并通过实战项目提升技能。下面这几套教程各有特色，适合不同背景的小白学起来自主高效。

1. Coursera：Deep Learning Specialization（吴恩达）+CV专辑

• 适合人群：零基础入门者

• 特色亮点：吴恩达的课程以通俗易懂著称，这套深度学习系列课程为CV奠定基础。配合其后续计算机视觉专题内容（如 CNN、Object Detection 模块）学习，可快速建立对 CV 技术的整体理解。

• 学习建议：建议从“神经网络与深度学习”开始，之后逐步进阶到 CV 部分，配合动手作业学习效果更佳。

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2. CS231n：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（斯坦福大学）

• 适合人群：有一定深度学习基础的人

• 特色亮点：这是计算机视觉界的经典课程，系统讲解了图像分类、目标检测、卷积神经网络等核心概念。配套资料包括讲义、课件、代码和项目，内容全面且深度适中。

• 学习建议：建议先学习 PyTorch 或 TensorFlow 的基础知识，再来跟进代码和作业，实现边学边练。

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3. fast.ai：Practical Deep Learning for Coders

• 适合人群：想快速动手实战的开发者

• 特色亮点：这套课程强调“先实践，后理论”，从一开始就带你训练CV模型，如猫狗分类、图像分割等。用的是高层封装的 fastai 库，学习曲线相对平缓。

• 学习建议：适合有一定 Python 基础、想快速做出作品的小白。可与 fastbook 配套学习，效果更好。

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4. OpenCV 官方教程

• 适合人群：注重图像处理基础的初学者

• 特色亮点：OpenCV 是最基础也是最重要的 CV 工具之一，官方文档内容详实，涵盖图像读取、滤波、边缘检测、人脸识别等基础任务，适合作为“工具指南”使用。

• 学习建议：推荐结合 OpenCV-Python 的实际项目进行练习，如图像滤镜、视频监控等小项目。

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5. Bilibili/YouTube 优质中文教程合集

• 适合人群：喜欢看视频、中文讲解的学习者

• 特色亮点：平台上有不少优秀UP主整理了计算机视觉系列课程，从图像处理基础到深度学习CV应用全覆盖，适合视觉化学习。

• 推荐关键词：搜索“计算机视觉入门教程”、“OpenCV实战”、“深度学习图像识别”等关键词，挑选播放量高、评价好的系列课程。

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总结

计算机视觉入门并不缺资源，关键是选择适合自己的学习路径。如果你偏好理论系统、建议选 CS231n；想快速实战，可以从 fast.ai 着手；而喜欢稳扎稳打的路线，则可以先从 OpenCV 官方文档和 Bilibili 中文课程学起。选好教程+持续实践=打开CV世界大门的钥匙。愿你在图像与算法交织的旅程中越走越远！