计算机视觉学习路线

第一阶段：基础知识准备

1. Linux 基础

• 目标：熟悉Linux操作系统的基本命令和文件系统操作。
• 内容：
  • 文件和目录操作，如：ls cd mkdir rm cp mv
  • 文本编辑器
  • 终端基本操作
  • 用户和权限管理
• 实践：
  • 创建和删除文件及目录
  • 编写简单的脚本

2. C++ 基础

• 目标：掌握C++编程语言的基础知识。
• 内容：
  • 数据类型和变量
  • 控制结构（条件语句、循环）
  • 函数和参数传递
  • 数组和字符串
  • 类和对象
  • 文件操作
• 实践：
  • 编写简单的控制结构程序
  • 实现简单的类和对象
  • 读写文件

3. CMake 基础

• 目标：了解如何使用CMake进行项目构建。
• 内容：
  • CMake基本语法
  • 创建和使用CMakeLists.txt文件
  • 编译和链接库
• 实践：
  • 创建一个简单的C++项目并用CMake编译

第二阶段：OpenCV 基础

1. OpenCV 安装与配置

• 目标：学会在Linux上安装和配置OpenCV。
• 内容：
  • 安装OpenCV库（使用包管理器或从源码编译）
  • 配置CMake以使用OpenCV
• 实践：
  • 在Linux上安装OpenCV
  • 创建一个简单的OpenCV项目并编译运行

2. 图像读取与显示

• 目标：学会使用OpenCV读取、显示和保存图像。
• 内容：
  • cv::imread 和 cv::imshow 函数
  • 图像格式和颜色空间
• 实践：
  • 编写一个程序读取并显示图像
  • 将图像保存到文件

3. 图像处理基础

• 目标：掌握基本的图像处理技术。
• 内容：
  • 图像通道操作
  • 颜色空间转换
  • 图像缩放和旋转
  • 像素操作
• 实践：
  • 将彩色图像转换为灰度图像
  • 缩放和旋转图像

第三阶段：中级图像处理

1. 图像滤波

• 目标：学会使用OpenCV进行图像滤波。
• 内容：
  • 平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）
  • 边缘检测（Sobel、Canny）
  • 形态学操作（腐蚀、膨胀）
• 实践：
  • 应用不同的滤波器处理图像
  • 检测图像中的边缘

2. 特征检测

• 目标：学会使用OpenCV进行特征检测和匹配。
• 内容：
  • 角点检测（Harris角点检测）
  • SIFT和SURF特征提取
  • 特征匹配
• 实践：
  • 检测图像中的角点
  • 使用SIFT进行特征匹配

第四阶段：高级计算机视觉

1. 目标检测与识别

• 目标：学会使用OpenCV进行目标检测和识别。
• 内容：
  • Haar级联分类器
  • HOG特征和SVM分类器
  • 深度学习模型（如YOLO、SSD）
• 实践：
  • 使用Haar级联分类器检测人脸
  • 使用预训练的深度学习模型进行目标检测

2. 视频处理

• 目标：学会使用OpenCV处理视频。
• 内容：
  • 视频读取和写入
  • 视频帧处理
  • 运动检测
• 实践：
  • 读取视频文件并显示每一帧
  • 实现简单的运动检测

第五阶段：项目实战

1. 小型项目

• 目标：通过实际项目巩固所学知识。
• 内容：
  • 选择一个实际问题（如车牌识别、人脸识别、物体跟踪）
  • 设计和实现解决方案
• 实践：