计算机视觉入门与调优

大家好啊，我是董董灿。

在 优快云 上写文章写了有一段时间了，期间不少小伙伴私信我，咨询如何自学入门AI，或者咨询一些AI算法。

90%的问题我都回复了，但有时确实因为太忙，没顾得过来。

在这个过程中，我发现很多小伙伴问的问题都类似：比如如何入门计算机视觉，某某算法是做什么的，有什么作用。

之前写的文章由于过于分散，不成体系，很多知识点没有串联起来。

于是我做了个合集，计划系统的从传统计算机视觉，到基于深度学习的计算机视觉走一遍。

然后依托Resnet50这一经典图像分类网络，将涉及到的算法都剖析和实现一遍，最后亲自完成该神经网络的搭建，并带你完成任意图像的识别。

专栏计划更新目录大纲为（高亮部分是已经写完的）

我所理解的计算机视觉

基础背景知识

1. 图片和像素

2. 灰度图

3. 彩色 RGB 以及通道

4. 彩色YUV

5. OpenCV 介绍、环境搭建及一个实战完成YUV的分量提取

传统计算机视觉初探

1. 传统CV之均值滤波

2. 传统CV之高斯滤波

3. 传统CV之高斯滤波实战

4. 传统CV之边缘检测

5. 传统CV之图像分割(大津算法)

6. 传统CV之利用大津算法实战完成图像分割

深度学习基础

1. 机器学习和深度学习的关系

2. 深度学习之神经网络