推荐几个难度较低的计算机视觉研究课题

计算机视觉是一门复杂而深奥的领域，对于初学者或对视觉任务感兴趣的人员来说，可以从一些相对基础且实用的课题开始探索。以下是一些难度适中且适合入门的研究课题：

1. **图像分类**：使用预训练模型（如VGG、ResNet或MobileNet）在公开数据集（如CIFAR-10、MNIST或ImageNet）上进行基本的图片类别识别。

2. **物体检测**：如行人检测、车辆检测，可以尝试利用现成框架（如YOLO、SSD或Faster R-CNN），并在PASCAL VOC或COCO等数据集中练习。

3. **图像分割**：将图像中的每个像素分配到特定的类别，比如语义分割或实例分割，U-Net和FCN是比较常见的方法。

4. **风格迁移**：学习如何将一幅图像的内容应用到另一幅图像的风格，如Cyclegan或DeepArt。

5. **手势识别**：通过摄像头捕获的手势动作来控制交互，可以使用OpenCV和简单的机器学习算法。

6. **人脸识别**：基于模板匹配或深度学习技术（如FaceNet或VGGFace）进行基本的人脸识别。

7. **老照片修复与增强**：使用图像处理和卷积神经网络（如CycleGAN）恢复旧照片的质量。

8. **验证码识别**：这是一个实践OCR（光学字符识别）的好例子，训练模型识别数字或字母组成的验证码。

对于每个课题，都推荐首先从现有的开源库（如TensorFlow、PyTorch）、教程和数据集开始，并逐步深入理解背后的理论和算法原理。