📚 计算机视觉全栈实战教程 — 大纲总览

本教程基于 2026 年最新技术趋势,系统讲解从传统图像处理到深度学习视觉模型的完整流程。

🎯 学习路径

第一阶段:图像处理基石(传统 CV 篇)

掌握数字图像的本质,理解无需深度学习的经典算法。

章节标题核心内容
01CV 概览与数字图像基础RGB/HSV 颜色空间、像素矩阵、位深度
02OpenCV 快速入门图像读取、绘制、几何变换
03图像增强与滤波高斯模糊、中值滤波、直方图均衡化
04边缘检测与轮廓提取Canny 算子、霍夫变换
05特征匹配实战SIFT/ORB 算法、图像拼接

第二阶段:深度学习视觉基础(CNN 篇)

掌握卷积神经网络,开启自动特征提取时代。

章节标题核心内容
06从全连接到卷积为什么 CV 需要卷积层
07卷积核、步长与池化感受野、参数共享
08经典 CNN 架构剖析LeNet、AlexNet、ResNet 演进
09手写数字识别 (MNIST) 实战PyTorch 图像分类模型
10数据增强 (Data Augmentation)翻转、裁剪、遮挡提升泛化性

第三阶段:核心视觉任务(进阶篇)

解决工业界最常见的分类、检测与分割问题。

章节标题核心内容
11迁移学习 (Transfer Learning)预训练模型快速适配
12目标检测理论边界框、锚框、IOU 计算
13YOLO 家族实战YOLOv5 到最新实时检测
14语义分割 (Semantic Segmentation)U-Net 架构、像素级理解
15关键点检测 (Keypoints)人脸 68 点、人体姿态估计

第四阶段:视觉新范式(Transformer 篇)

掌握目前最前沿的"Attention"视觉架构。

章节标题核心内容
16Vision Transformer (ViT) 详解图像切片、Patch Embedding
17Swin Transformer滑动窗口、层级式特征
18MAE (Masked Autoencoders)视觉预训练黑科技
19Vision-Language 多模态CLIP 模型、图文对齐
203D 视觉基础点云、深度估计、立体视觉

第五阶段:工业落地与部署(实战篇)

让算法跑在各种设备上。

章节标题核心内容
21模型轻量化MobileNet、量化、剪枝
22推理加速框架ONNX Runtime、TensorRT
23Web 视觉应用FastAPI + 图片风格转换
24边缘计算初探树莓派、手机端部署
25实时视频处理OpenCV + 多线程优化

第六阶段:顶级综合项目实战

完成具备商业价值的完整项目。

章节标题核心内容
26实战项目一:智能人脸考勤系统MTCNN + ArcFace 人脸识别
27实战项目二:工业缺陷检测异常检测、流水线检测
28实战项目三:自动驾驶感知多任务学习、车道线+车辆识别

📊 技术栈

工具用途
OpenCV传统图像处理
PyTorch深度学习框架
Torchvision预训练模型库
YOLO实时目标检测
Hugging Face TransformersVision Transformer 模型
ONNX Runtime模型推理加速
FastAPIWeb 应用框架
TensorRTNVIDIA 推理优化

🚀 快速开始

# 安装核心依赖
pip install opencv-python torch torchvision pytorch-lightning

# 第一个 CV 程序:读取并显示图像
# 详见 02-OpenCV快速入门.md

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