本文目录导读：
计算机视觉概述
计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它致力于研究如何让计算机像人类一样“看”世界，计算机视觉技术广泛应用于图像处理、视频分析、机器人导航、自动驾驶等领域，掌握计算机视觉的基础知识，是进入该领域的前提。
数学基础
1、线性代数：计算机视觉中，图像处理、特征提取等任务都需要用到线性代数的知识，如矩阵运算、特征值与特征向量等。
2、概率论与数理统计：计算机视觉涉及大量的概率模型和统计方法，如贝叶斯理论、高斯分布、主成分分析等。
3、拓扑学：拓扑学在计算机视觉中的应用主要包括图像分割、形状分析等。
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4、微积分：微积分在计算机视觉中的应用较为广泛，如梯度下降、数值优化等。
编程基础
1、C++：C++具有高性能、易移植等优点，是计算机视觉领域常用的编程语言。
2、Python：Python具有简洁、易读、易学等特点，在计算机视觉领域应用广泛，许多开源库都是用Python编写的。
3、OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理、计算机视觉算法和工具。
图像处理基础
1、图像基本概念：像素、分辨率、色彩模型、图像格式等。
2、图像增强：对比度增强、锐化、滤波、去噪等。
3、图像变换：傅里叶变换、小波变换、HOG特征等。
4、图像分割：基于阈值、区域、边缘、轮廓等分割方法。
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机器学习与深度学习
1、机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。
2、深度学习基础：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
3、深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras等。
计算机视觉算法
1、特征提取：SIFT、SURF、ORB等。
2、目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
3、语义分割：FCN、SegNet、Unet等。
4、3D重建：点云处理、多视图几何等。
视觉SLAM
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是计算机视觉和机器人领域的一个重要研究方向，它旨在同时进行场景的建图和机器人的定位。
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视频分析
视频分析是计算机视觉领域的一个重要分支，包括运动检测、行为识别、视频监控等。
应用领域
计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，如：
1、无人驾驶：车辆检测、车道线识别、交通标志识别等。
2、机器人：视觉伺服、物体抓取、路径规划等。
3、医学影像：病变检测、疾病诊断、手术辅助等。
4、娱乐：图像特效、人脸识别、虚拟现实等。
计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域，掌握以上九大基础知识，将为你在计算机视觉领域的发展奠定坚实的基础，学习是一个持续的过程，不断跟进最新的研究成果，才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。
标签： #计算机视觉需要学什么基础知识
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