学习路线
1. 计算机视觉基础知识
- 图像处理基础：了解图像的基本处理技术，如滤波、边缘检测、直方图等。
- 数字图像处理：熟悉数字图像的表示、颜色模型、图像增强等基本概念。
- opencv课程链接：Python for Computer Vision with OpenCV and Deep Learning
资料推荐：
- 书籍：《数字图像处理》 - 冈萨雷斯、伍兹
- 在线课程：Coursera上的Digital Signal Processing专项课程
2. 机器学习和深度学习基础
- 机器学习基础：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，掌握常用机器学习算法。
- 深度学习基础：理解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
- 深度学习框架：熟悉常用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等。
