计算机视觉学习路线

计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释视觉数据。以下是一个详细的计算机视觉学习路线，帮你系统地掌握这个领域所需的知识和技能。
1. 基础数学和编程
在深入学习计算机视觉之前，确保你有坚实的数学和编程基础。
数学：
- 线性代数：矩阵与向量、特征值与特征向量等。
- 概率论与统计学：基本概率、概率分布，贝叶斯定理等。
- 微积分：尤其是多变量微积分。
- 优化算法：梯度下降法等。
编程语言：
- Python：是深度学习和计算机视觉的主要编程语言。
- C++：在性能要求较高的计算机视觉应用中经常使用。
2. 基础课程
接下来的步骤是打下计算机科学和机器学习的基础。
计算机科学基础：
- 数据结构与算法：树、图、排序和搜索算法等。
- 操作系统：基本概念，进程管理，内存管理等。
机器学习：
- 机器学习基础：分类、回归、聚类等。
- 课程推荐：
  - Andrew Ng 的机器学习课程（Coursera）
  - 《统计学习导论》（Introduction to Statistical Learning࿰