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计算机视觉是人工智能技术的一个重要领域，打个比方（不一定恰当），我认为计算机视觉是人工智能时代的眼睛，可见其重要程度。计算机视觉其实是一个很宏大的概念，下图是有人总结的计算机视觉所需要的技能树。 如果你是一个对计算机视觉一无所知的小白，千万不要被这棵技能树吓到。没有哪个人能够同时掌握以上所有的技能，这棵树只是让你对计算机视觉有个粗浅的认识。 以下是我站在一个小白的视角给出一个入门计算机视觉的相对轻松的姿势。 宏观认识 小白通常看到这么多的细分方向大脑一片茫然，到底是学习人脸识别、物体跟踪，又或者是计算摄影，三维重建呢？不知道该怎么下手。其实这些细分方向有很多共通的知识，我的建议是心急吃不了热豆腐，只有对计算机视觉这个领域有了一个初步的全面了解，你才能够结合实际问题找到自己感兴趣的研究方向，而兴趣能够支持一个自学的小白克服困难持续走下去。 1入门书籍 既然说是入门，这里就不推荐类似《 Multiple View Geometry in Computer Vision》这种虽然经典但是小白看了容易放弃的书了。 像素级的图像处理知识是计算机视觉的底层基础知识。不管你以后从事计算机视觉的哪个细分领域，这些基础知识都是必须要了解的。即使一个急切入门的小白，这一关也必须走的踏实。看到网上有人说直接从某个项目开始，边做边学，这样学的快。对此我表示部分赞成，原因是他忽略了基础知识的重要性，脑子里没有基本的术语概念知识打底，很多问题他根本不知道如何恰当的表达，遇到问题也没有思路，不知道如何搜索，这会严重拖慢进度，也无法做较深入的研究，欲速则不达。 入门图像处理的基础知识也不是直接去啃死书，否则几个公式和术语可能就会把小白打翻在地。这里推荐两条途径，都是从实践出发并与理论结合：一个是OpenCV，一个是MATLAB。 OpenCV以C++为基础，需要具备一定的编程基础，可移植性强，运行速度比较快，比较适合实际的工程项目，在公司里用的较多；MATLAB只需要非常简单的编程基础就可以很快上手，实现方便，代码比较简洁，可参考的资料非常丰富，方便快速尝试某个算法效果，适合做学术研究。当然两者搭配起来用更好啦。下面分别介绍一下。 用MATLAB学习图像处理 推荐使用冈萨雷斯的《数字图像处理（MATLAB版）》（英文原版2001年出版，中译版2005年）。不需要一上来就全部过一遍，只需要结合MATLAB学习一下基本原理、图像变换、形态学处理、图像分割，以上章节强烈建议按照书上手动敲一遍代码（和看一遍的效果完全不同），其他章节可快速扫描一遍即可。但这本书比较注重实践，对理论的解释不多，理论部分不明白的可以在配套的冈萨雷斯的《数字图像处理（第二版）》这本书里查找，这本书主要是作为工具书使用，以后遇到相关术语知道去哪里查就好。 用OpenCV学习图像处理 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源跨平台计算机视觉程序库，主要有C++预研编写，包含了500多个用于图像/视频处理和计算机视觉的通用算法。 学习OpenCV参考《学习OpenCV》或者《OpenCV 2 计算机视觉编程手册》都可以。这两本都是偏实践的书，理论知识较少，按照书上的步骤敲代码，可以快速了解到OpenCV的强大，想要实现某个功能，只要学会查函数（在https://www.docs.opencv.org/查询对应版本），调函数就可以轻松搞定。由于每个例子都有非常直观的可视化图像输出，所以学起来比较轻松有趣。 2 进阶书籍 经过前面对图像处理的基本学习，小白已经了解了图像处理的基础知识，并且会使用OpenCV或MATLAB来实现某个简单的功能。但是这些知识太单薄了，并且比较陈旧，计算机视觉领域还有大量的新知识在等你。 同样给你两种选择，当然两个都选更佳。一本书是2010年出版的美国华盛顿大学Richard Szeliski写的《Computer Vision: Algorithms and Application》；一本是2012年出版的，加拿大多伦多大学Simon J.D. Prince写的《Computer Vision: Algorithms and Applications》。两本书侧重点不同，前者侧重视觉和几何知识，后者侧重机器学习模型。当然两本书也有互相交叉的部分。虽然都有中文版，但是如果有一定的英语阅读基础，推荐看英文原版（见文末获取方式）。老外写的书，图和示例还是挺丰富的，比较利于 理解。 《Computer Vision: Algorithms and Application》 这本书图文并茂地介绍了计算机视觉这门学科的诸多大方向，有了前面《数字图像处理》的基础，这本书里有些内容你已经熟悉了，没有那么强的畏惧感。相对前面的图像处理基础本书增加了许多新的内容，比如特征检测匹配、运动恢复结构、稠密运动估计、图像拼接、计算摄影、立体匹配、三维重建等，这些都是目前比较火非常实用的方向。如果有时间可以全书浏览，如果时间不够，你可以根据兴趣，选择性的看一些感兴趣的方向。这本书的中文版翻译的不太好，可以结合英文原版看。 《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》 该书从基础的概率模型讲起，涵盖了计算机视觉领域常用的概率模型、回归分类模型、图模型、优化方法等，以及偏底层的图像处理、多视角几何知识，图文并茂，并辅以非常多的例子和应用，非常适合入门。在其主页： http://www.computervisionmodels.com/ 上可以免费下载电子书。此外还有非常丰富的学习资源，包括给教师用的PPT、每章节对应的开源项目、代码、数据集链接等，非常有用。 深入实践 当你对计算机视觉领域有了比较宏观的了解，下一步就是选一个感兴趣的具体的领域去深耕。这个时期就是具体编程实践环节啦，实践过程中有疑问，根据相关术语去书里查找，结合Google，基本能够解决你大部分问题。 那么具体选择什么方向呢？ 如果你实验室或者公司有实际的项目，最好选择当前项目方向深耕下去。如果没有具体方向，那么继续往下看。 我个人认为计算机视觉可以分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。下面就这两个方向给出一个相对轻松的入门姿势。 1 深度学习 深度学习（Deep Learning）的概念是Hinton等人于2006年提出的，最早最成功的应用领域就是计算机视觉，经典的卷积神经网络就是为专门处理图片数据而生。目前深度学习已经广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。 学习深度学习需要一定的数学基础，包括微积分、线性代数，很多小白一听到这些课程就想起了大学时的噩梦，其实只用了非常基础的概念，完全不用担心。不过如果一上来就啃书本，可能会有强烈的畏难情绪，很容易早早的放弃。 Andrew Ng (吴恩达)的深度学习视频课程我觉得是一个非常好的入门资料。首先他本人就是斯坦福大学的教授，所以很了解学生，可以很清晰形象、深入浅出的从最基本的导数开始讲起，真的非常难得。 该课程可以在网易云课程上免费观看，有中文字幕，但没有配套习题。也可以在吴恩达自己创办的在线教育平台Coursera上学习，有配套习题，限时免费，结业通过后有相应证书。 该课程非常火爆，不用担心听不懂，网上有数不清的学习笔记可以参考。简直小白入门必备佳肴。 2视觉SLAM SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）（详见《SLAM初识》），中文译作同时定位与地图创建。视觉SLAM就是用摄像头作为主传感器，用拍摄的视频流作为输入来实现SLAM。视觉SLAM广泛应用于VR/AR、自动驾驶、智能机器人、无人机等前沿领域。 视觉SLAM最好的入门资料是高翔（清华博士，慕尼黑理工博后）的《视觉SLAM十四讲-从理论到实践》。该书每章节都涵盖了基础理论和代码示例，深入浅出，非常注重理论与实践结合，大大降低了小白的学习门槛。 好了，入门介绍到此为止，你可以开始你的计算机视觉学习之旅了！ 温馨提示：本文提到的部分提示，小编已经为你准备好了，另外还有200G人工智能学习资料，有需要的在评论区回复【我想要】，资料会第一时间发给各位。！ [人工智能资料包大纲]【第①部分】超详细的人工智能学习路线【第②部分】人工智能必看书籍（AI宝藏电子书这里都有）【第③部分】60份人工智能行业报告（想了解人工智能行业前景就看这！）【第④部分】人工智能快速入门视频教程合集【第⑤部分】计算机视觉应用项目及其源码【第⑥部分】自然语言处理应用项目及其源码【第⑦部分】人工智能论文大合集【第⑧部分】人工智能学习资源网站整理（找论文、找代码、找AI大佬前辈必备）【第⑨部分】国内外优质学习资源大整合（再也不用自己到处搜刮资料了） “零基础”、“艺术生”这些与一般意义上能读计算机硕士的人群看似非常遥远。 但在北亚利桑那大学（简称NAU）在读学员中，张雅倾是比较特别的一位—— 作为一位曾经专攻美术设计的艺术生，她毅然决定一个读计算机硕士，在几乎零基础的情况下克服了种种学业上的困难，乐观又执着的学习着。 “当你想干一件事情的时候，其实做决定很快的。”接受采访时，她语气轻松，“为了以后的选择面可能更广，有更大的发展空间，或者想去其他的城市，我都觉得读NAU的计算机硕士项目是一个很好的选择。” 点击链接，了解适合转行在线计算机硕士项目：美国北亚利桑那大学计算机信息技术硕士：在职读海外名校硕士-彼岸教育张雅倾照片 一起来听听她的故事吧： 其实，我是学美术设计出身的，当时也考虑过读硕士，但是读艺术硕士感觉会把我未来的职业发展框得更死了，而且职业不可替代性其实没有那么高，很容易在很基础的位置就被替代了。 所以我一直在想，怎样才能让我未来的选择更多元化一点？ 这期间，一段很短暂、很短暂的工作经历，让我觉得自己隐隐窥到了答案。 那时我在一家互联网公司做人事，和技术部门接触过程中，我发现自己非常喜欢他们的工作日常，很有系统性，无论做什么事都很有专业素养，这是和我以往接触的学艺术的同学不太一样的地方。 起初我只是觉得新鲜、羡慕，后来逐渐心生向往——过去我一直沉浸在艺术生浪漫自由、天马行空的思维模式里，但当我思考未来的职业发展时，发现自己需要更严谨理性的思维来平衡一下，也许能让我看到更多不一样的可能性。张雅倾日常学习照片 我听过很多零基础转码的例子和他们的心路历程，但是真轮到自己的时候，反而没有那些顾虑和压力，我既不那么急迫，也暂时想清明确的发展方向，那么就不必畏首畏尾，试了再说嘛。 所以，在遇到觉得合适的计算机硕士项目时，我果断申请了，并且辞掉了工作，专心攻读。 我的想法是先补足计算机方面的基础，现在我读的是信息安全方向，日后如果明确了自己喜欢的方向后，我可以更有针对性、更加系统地学习。 点击链接，了解除信息安全以外的数据分析、项目管理、软件工程方向：在职读海外名校硕士-彼岸教育 我一直觉得，持续学习是一直与外界保持联系的方式。 在我的影响下，我的几位好朋友都保持着持续学习的习惯，比如有一位不久前读了心理学硕士，还有一位每天在看各种书，一直在备考公务员。 大家形成了一个小圈子，经常见面，交流氛围就像学生时代那样：你最近课业怎么样？在学什么？ 虽然现在读的专业不一样，年龄也不一样，有20+也有30+，但是学习这件事是无关这些要素的，我们都能从彼此身上汲取新的动力和能量。张雅倾和朋友们 比如她们知道我在零基础读计算机硕士，会很支持我，关心我的学习进度、是不是遇到了什么困难，但我觉得其实还好，NAU的课程很有规划性，能让我对学习内容进行一个很系统的整理、熟悉学习的习惯。 比如在初期课程中，一门与文献综述和研究方法有关系的课让我印象非常深刻，它有用到了什么程度？我朋友圈有一些好友也会写论文，我上过了这些课之后，再看他们日常分享的内容，能立刻明确地看出他们的论文标题不够切题或者说不够精准，还有一些其他问题等等。 现在每周一至周五，我通常是晚上看课程，进行一些前期的素材搜集工作，白天把思路理清楚，然后写作业时先写一个大的提纲，慢慢地再分小点去完成。 回顾我目前学完的核心课，每次作业都让我印象很深刻，每完成一小项，我都需要翻10篇或者更多的文献。当我熟悉搜集、阅读论文的技巧，亲手完成一个又一个的小作业之后，就会更加明白学习是一个不断积累的过程。 当然，这些经验和收获的背后也有不少插曲——曾经因为拖延，我不得不在交作业的最后几天通宵赶论文，家里和自习室两点一线，靠咖啡和红牛续命。 虽然最后安全渡过DDL还是很开心的，但我也从中吸取了教训，提前做好规划、维持良好心态，才是从容学习的秘诀。 在读NAU计算机硕士过程中，我见识到了很多比我厉害还比我努力的大佬，作业完成得又快又好，我非常羡慕他们学习效率和思维模式。 在过去我对一些作业无从下手时，曾咨询了其中一位，他只是稍加点拨、给了一些思路上的启发，简单几句话让我茅塞顿开，帮我节省了非常多时间，不必继续绞尽脑汁地在原地思考； 还有一位和我期末一起赶作业的同学也让我印象深刻，因为他是在职学习，那段时间工作很忙，在这种条件下还坚持学习的精神让我很钦佩。 现在，学习之余，我的脑子里偶尔会冒出这种念头——如果我没选择继续读硕，我的人生会是怎样的？ 和以前班上的很多同学一样，再过个一两年就相亲结婚，找一个稳定的本地的单位？ 还有一个差不多的男朋友，然后在未来差不多的时期，感情破裂？ 我觉得在我们不应该在特定的年龄就必须要做所有人都去做的事情。人生不是一条固定轨道，在固定的时间路过一个个站点：恋爱了、结婚了、生子了、养家了。 我们其实可以在很多时刻选择停下，专注于自己，看清未来的更多方向，慢下来之后再积累走得更远。张雅倾旅行照片 就像我和朋友们现在的小圈子，大家起码都不再像其他的同龄人那样，在一起见面就讨论生活或者是恋爱、结婚、生子这种被框得太死的话题。 为什么一定要在对的时间做“对的事”？ 我还年轻，我会和朋友们相约去爬山，去看小众的地下演出，去各个城市的 live house；会在一起讨论学习，讨论最近的课业；会从零开始读一个计算机硕士，帮自己探索未来更多可能性。 而这些，才是我觉得在这个年龄该做的事、该体验的人生。张雅倾照片 本文概述了Web是建立在何种技术之上，以及HTTP协议是如何诞生并且发展的。我们从其背景着手，来深入了解这部分内容。 你知道当我们在网页游览器（Web browser）的地址栏中输入URL时，Web页面是如何呈现的吗？ Web使用一种名为HTTP（HyperText Transf Protocol，超文本传输协议）的协议作为规范，完成从客户端到服务器端等一系列运作流程。而协议是指规则的约定。可以说，Web是建立在HTTP协议上通信的。 为了理解HTTP，我们有必要事先了解一下TCP/IP协议族。 通常使用的网络（包括互联网）是在TCP/IP协议族的基础上运作的。而HTTP属于它内部的一个子集。 接下来，我们仅介绍理解HTTP所需掌握的TCP/IP协议族的概要。若想进一步学习有关TCP/IP的知识，请参考其他讲解TCP/IP的专业书籍。 计算机与网络设备要互相通信，双方就必须基于相同的方法。比如，如何探测到通信目标、由哪一边先发起通信、使用哪种语言进行通信、怎样结束通信等规则都需要事先确定。不同的硬件、操作系统之间的通信，所有的这一切都需要一种规则。而我们就把这种规则称为协议（protocol）。计算机网络入门篇_了解Web及网络基础的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于计算机网络入门篇_了解Web及网络基础、计算机网络入门篇_了解Web及网络基础的信息别忘了在本站进行查找喔。
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原文地址：http://cqhytyy.cn/post/21506.html发布于：2026-03-18
