计算机视觉入门知识点

计算机视觉是一门研究如何让机器“看”并理解图像和视频的科学，它是人工智能的一个重要分支。入门时，你可以关注以下几个关键知识点：

1. **基础理论**：了解图像的基本表示，如像素、颜色空间（RGB、灰度）、滤波器（如Sobel、Laplacian）和图像处理技术（噪声去除、边缘检测）。

2. **特征提取**：学习如何从图像中提取有用的特征，例如局部二值模式（LBP）、尺度不变特征变换（SIFT）、霍夫关键点（Harris Corner）等，用于目标识别和匹配。

3. **图像分类**：熟悉常见的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN），用于训练图像分类器，区分不同的物体或场景。

4. **目标检测**：理解区域提议算法（如Selective Search、R-CNN系列）以及深度学习框架下的目标检测技术（如Faster R-CNN、YOLO和SSD）。

5. **物体识别和跟踪**：掌握基于模板匹配（比如卡尔曼滤波）和深度学习（如Siamese Networks）的对象识别和跟踪技术。

6. **深度学习基础**：理解卷积层、池化层和反卷积（deconvolution）在网络结构中的作用，以及常用的深度学习库如TensorFlow或PyTorch。

7. **数据集和工具**：熟悉常用的数据集，如MNIST手写数字、COCO、ImageNet等，以及开源工具如OpenCV、PIL等。