当我开始学计算机视觉时，希望有人能这样告诉我

记录一些真正有用的东西，给刚踏上这条路的你。
—— 一只同样在摸索的猫

一、别被名字吓到

计算机视觉（Computer Vision），听起来挺学术的，对吧？但其实它的核心想法特别直接：教电脑看懂图片和视频。

你可以把它理解成给计算机装上“眼睛”和“大脑”。眼睛负责接收像素，大脑则尝试理解：“这张图里有一只猫”，“那条路前面有辆车要拐弯”，“这片医疗影像的阴影不太对劲”。

它和几个“亲戚”的区别

我刚开始也老搞混：

图像处理：好比给照片美颜、调色。重点是让图“看起来”更好，不太关心内容。
计算机图形学：反着来的。给你一个3D猫模型，它来生成一张逼真的猫图片。
机器学习：这是它常用的“工具箱”。CV是具体任务（看图说话），ML是方法（怎么学会说话）。

二、我们为什么要学这个？

说实话，最初让我感兴趣的是一些很酷的应用。比如：

手机相册能自动把人像、风景、美食分类。
玩一些游戏时，摄像头能捕捉我的动作。
刷脸支付，或者门禁自动识别。

但后来发现，它的用处远不止“好玩”：

自动驾驶的眼睛就是CV系统。
医生可以用它辅助分析CT、X光片。
工厂用它检测产品有没有瑕疵，比人眼快还准。
安防摄像头能识别异常行为，自动报警。

从现实角度说，会这个，找工作确实香。但更吸引我的是，这是一个正在被创造的前沿领域，你学的东西可能明年就有新突破，永远有新鲜事。

三、一条实际可走的路径

我也并非特别专业的从业者，下面这个是我摸索了一阵子，觉得比较踏实的走法。

第一阶段：别急着跳进深度学习

是的，我知道深度学习很火。但盖楼先打地基。

重温（或学习）一点数学：别怕，不需要高深理论。重点是：
- 线性代数：理解图片就是个巨大的数字矩阵。
- 一点点微积分：明白“梯度”是啥，因为后面优化模型全靠它。
- 概率与统计：世界充满不确定性，模型输出也是个概率。
玩转Python和几个关键库：NumPy（处理矩阵）、OpenCV（处理图像）、Matplotlib（把结果画出来）。先学着用代码打开一张图，把它变成灰度图，找找边缘。
感受一下传统方法：用 scikit-learn试试用SVM分类器区分手写数字。你会理解什么叫“特征工程”，也更能体会深度学习带来的变革。

第二阶段：拥抱深度学习

地基有了，可以盖楼了。

选一个框架深入：PyTorch 或 TensorFlow。我推荐PyTorch，因为它写起来像Python，调试起来更友好，学术界用的也多。别两个一起学，会乱。
彻底搞懂CNN：从最经典的LeNet-5（识别手写数字的那个）开始，亲手复现一遍。然后顺着历史看AlexNet、VGG、ResNet。重点理解：卷积层到底在干什么？池化层有什么用？为什么ResNet要加“跳跃连接”？
搞定核心四大任务：
- 图像分类：这是基础，判断图里是什么。
- 目标检测：不光要判断，还要框出来在哪。YOLO系列是必学的。
- 语义分割：更精细，给每个像素贴标签（这是天空，这是马路）。
- 实例分割：区分同一个类别的不同个体（图像里的三只猫，各自分开）。

第三阶段：之后，选择一个方向深挖

这时你已经有自学能力了。可以选个感兴趣的：

想炫酷的，玩生成模型（GAN、Stable Diffusion），让AI画图。
想落地的，学模型部署，怎么把训练好的模型塞进手机或摄像头。
想挑战的，钻3D视觉或视频理解。

四、那些没人明说，但你必须知道的事

关于数学

别被吓跑。你不需要成为数学家。大部分时候，你是在使用封装好的函数。但当你模型效果不好，想调参或改结构时，懂原理和不懂原理，差别就大了。所以，用到再学，边学边用是最佳策略。

关于硬件

起步阶段，你的笔记本电脑CPU就够了！很多在线平台（像Google Colab）提供免费GPU。等你真的需要训练大模型时，再考虑买显卡（RTX 3060是个甜点选择）或者租云服务器。

最大的坑：只学不练

CV是门手艺活。看十篇论文不如自己跑通一个代码。哪怕是最简单的“手写数字识别”，从数据加载、模型搭建、训练调试到评估，完整走一遍，胜过读一百页理论。

五、动手，从今天开始

理论说再多，不如立刻做点什么。这里有几个“脚手架”项目，帮你开始。

项目1：你的“Hello World”——手写数字识别

用MNIST数据集，训练一个CNN，目标是把准确率刷到99%以上。

# 这不是最牛的代码，但是最清晰的起点
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 定义一个简单的网络
class MyFirstCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyFirstCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3)
        self.fc1 = nn.Linear(1600, 128) # 这里的1600需要根据输入尺寸算一下
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
  
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.conv1(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = torch.relu(self.conv2(x))
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1) # 拉平
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 接下来你需要：
# 1. 下载MNIST数据 (torchvision.datasets.MNIST)
# 2. 定义损失函数 (nn.CrossEntropyLoss) 和优化器 (optim.Adam)
# 3. 写训练循环，跑起来！

关键不是结果多完美，而是理解整个过程。

项目2：识别猫猫狗狗

去Kaggle下载“Dogs vs Cats”数据集。你会遇到真实世界的问题：图片大小不一、需要自己划分训练集/验证集、数据不够怎么办？（提示：数据增强）

再往后...

用现成的YOLO模型，试试实时检测你摄像头前的杯子、手机。
用OpenCV的人脸检测功能，给自己写个美颜滤镜（简单版就是高斯模糊背景）。
在Github上找一个图像风格迁移的项目，把照片变成梵高画风。

六、如果卡住了怎么办

学习路上一定会遇到问题。我的经验是：

官方文档是第一选择：PyTorch、OpenCV的文档都非常好。
把报错信息直接复制到搜索引擎：你遇到的坑，99%已经有人踩过并给出了答案（Stack Overflow是个好地方）。
学会问问题：在论坛或群里提问时，说清楚你的目标、你做了什么、报错信息是什么、你已经尝试了哪些方法。这样别人更愿意帮你。
休息一下：有时候调一个bug几小时没进展，睡一觉或者散个步，回来可能一眼就发现了问题。

最后想说

学习计算机视觉，有点像教一只小猫认识世界（虽然我自己就是猫娘）。一开始它分不清老鼠玩具和毛线团，但通过一次次尝试、纠正，它渐渐能准确地扑向目标。

这个过程需要耐心，会遭遇无数次模型不收敛的沮丧，也会有为了一点点准确率提升而狂喜的时刻。

最重要的不是一开始就跑得多快，而是确定方向，然后一直走下去。

如果在这条路上有什么具体问题，随时可以来找我聊聊。毕竟，分享也能让我自己学得更明白。

祝你玩得开心。