機器視覺（計算機視覺）學習路徑，分為 6 個階段，按由淺入深、兼顧理論與實戰(zhàn)的順序排列，既適用于 0 基礎學生，也適合 35 歲轉行者或工業(yè)場景工程師。

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階段 1  數(shù)學與編程地基（2–4 周）

   數(shù)學

    線性代數(shù)：矩陣運算、SVD、特征值/向量

    概率統(tǒng)計：貝葉斯、最大似然、常用分布

    微積分：梯度、鏈式法則、最小二乘

   編程

    Python 基礎語法、虛擬環(huán)境、調試

    必會庫：NumPy（矩陣）、Matplotlib（可視化）、Pandas（數(shù)據(jù)表）

    版本管理：Git 基礎

   學習資源：

    書籍：《Python 編程：從入門到實踐》

    在線：Coursera《Mathematics for Machine Learning》

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階段 2  數(shù)字圖像處理（2–3 周）

目標：能理解“像素級”在發(fā)生什么。

   圖像表示：灰度、RGB、HSV、直方圖

   基本操作：濾波（均值、高斯）、形態(tài)學（腐蝕/膨脹）、邊緣檢測（Canny、Sobel）

   特征提取：SIFT/SURF/ORB、HOG

   工具：OpenCV-Python 官方教程 + 100 行代碼小實驗（二維碼識別、車牌定位）

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階段 3  深度學習入門（3–4 周）

   神經(jīng)網(wǎng)絡概念：感知機→MLP→反向傳播

   框架實戰(zhàn)：用 Keras 完成 MNIST 手寫數(shù)字識別；用 PyTorch 復現(xiàn) LeNet

   GPU 環(huán)境：CUDA + cuDNN 安裝、Anaconda 環(huán)境隔離

   提示：先跑通官方示例，再改網(wǎng)絡深度、學習率做對比實驗。

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階段 4  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與視覺任務（4–6 周）

   CNN 結構：卷積層、池化層、BatchNorm、殘差連接

   經(jīng)典網(wǎng)絡復現(xiàn)：AlexNet、VGG、ResNet（ImageNet 預訓練模型微調）

   視覺三大任務：

    圖像分類：用 CIFAR-10 訓練 >90 % 精度

    目標檢測：YOLOv5 / Faster R-CNN（COCO 子集）

    語義分割：U-Net、DeepLabV3+（CamVid / 醫(yī)療細胞數(shù)據(jù)集）

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階段 5  工業(yè)/業(yè)務落地深化（持續(xù)迭代）

根據(jù)就業(yè)方向選工具鏈：

A. 工業(yè)視覺（缺陷檢測、定位、測量）

Halcon + C#/C++：學習 HDevelop 流程化編程、模板匹配、標定助手

相機-鏡頭-光源選型、PLC 通信、產(chǎn)線節(jié)拍優(yōu)化

B. 智能安防/自動駕駛

TensorRT 模型加速、ONNX 轉換、邊緣設備部署（Jetson、海思）

多模態(tài) Transformer（VLA/VLN）前沿閱讀

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階段 6  項目與競賽實戰(zhàn)（長期）

   小項目練手（2–3 周/個）

    Kaggle: Cassava Leaf Disease（圖像分類）

    天池：布匹缺陷檢測

    自建：PCB 焊點缺陷檢測系統(tǒng)（OpenCV+YOLOv5+PyQt 界面）

   真實業(yè)務項目

    參與公司產(chǎn)線項目，從需求評審→數(shù)據(jù)集采集→模型訓練→C++/C# 部署→驗收報告

   持續(xù)學習

    頂會論文速讀：CVPR/ICCV/ECCV 每月 5 篇

    社區(qū)：GitHub Trending、paperswithcode、機器之心

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學習資源清單（精選）

在線課程

Coursera：Andrew Ng《Deep Learning Specialization》

Udacity：Computer Vision Nanodegree

書籍

《數(shù)字圖像處理》（岡薩雷斯）

《深度學習與計算機視覺》

《Halcon 機器視覺算法原理與編程實戰(zhàn)》

數(shù)據(jù)集與模型庫

公開：ImageNet、COCO、VOC、CamVid

框架：OpenCV、PyTorch、TensorFlow、MMCV、Detectron2

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總之，先把數(shù)學 + Python + OpenCV 打牢，再深入 CNN 與 YOLO，最后根據(jù)工業(yè)或互聯(lián)網(wǎng)場景選擇 Halcon/TensorRT 進行部署和優(yōu)化，用項目與論文雙輪驅動，持續(xù)迭代即可。