计算机视觉是人工智能技术的一个重要领域，打个比方（不一定恰当），我认为计算机视觉是人工智能时代的眼睛，可见其重要程度。计算机视觉其实是一个很宏大的概念，下图是有人总结的计算机视觉所需要的技能树。

如果你是一个对计算机视觉一无所知的小白，千万不要被这棵技能树吓到。没有哪个人能够同时掌握以上所有的技能，这棵树只是让你对计算机视觉有个粗浅的认识。

先来打点鸡血，看看计算机视觉有什么用吧。下面的视频是计算机视觉在自动驾驶上的实际应用，其中涉及立体视觉、光流估计、视觉里程计、三维物体检测与识别、三维物体跟踪等计算机视觉领域的关键技术。

小白通常看到这么多的细分方向大脑一片茫然，到底是学习人脸识别、物体跟踪，又或者是计算摄影，三维重建呢？不知道该怎么下手。其实这些细分方向有很多共通的知识，我的建议是心急吃不了热豆腐，只有对计算机视觉这个领域有了一个初步的全面了解，你才能够结合实际问题找到自己感兴趣的研究方向，而兴趣能够支持一个自学的小白克服困难持续走下去。

1、入门书籍

既然说是入门，这里就不推荐类似《 Multiple View Geometry in Computer Vision》这种虽然经典但是小白看了容易放弃的书了。

像素级的图像处理知识是计算机视觉的底层基础知识。不管你以后从事计算机视觉的哪个细分领域，这些基础知识都是必须要了解的。即使一个急切入门的小白，这一关也必须走的踏实。看到网上有人说直接从某个项目开始，边做边学，这样学的快。对此我表示部分赞成，原因是他忽略了基础知识的重要性，脑子里没有基本的术语概念知识打底，很多问题他根本不知道如何恰当的表达，遇到问题也没有思路，不知道如何搜索，这会严重拖慢进度，也无法做较深入的研究，欲速则不达。

入门图像处理的基础知识也不是直接去啃死书，否则几个公式和术语可能就会把小白打翻在地。这里推荐两条途径，都是从实践出发并与理论结合：一个是OpenCV，一个是MATLAB。

OpenCV以C++为基础，需要具备一定的编程基础，可移植性强，运行速度比较快，比较适合实际的工程项目，在公司里用的较多；MATLAB只需要非常简单的编程基础就可以很快上手，实现方便，代码比较简洁，可参考的资料非常丰富，方便快速尝试某个算法效果，适合做学术研究。当然两者搭配起来用更好啦。下面分别介绍一下。

用MATLAB学习图像处理

推荐使用冈萨雷斯的《数字图像处理（MATLAB版）》（英文原版2001年出版，中译版2005年）。不需要一上来就全部过一遍，只需要结合MATLAB学习一下基本原理、图像变换、形态学处理、图像分割，以上章节强烈建议按照书上手动敲一遍代码（和看一遍的效果完全不同），其他章节可快速扫描一遍即可。但这本书比较注重实践，对理论的解释不多，理论部分不明白的可以在配套的冈萨雷斯的《数字图像处理（第二版）》这本书里查找，这本书主要是作为工具书使用，以后遇到相关术语知道去哪里查就好。

用OpenCV学习图像处理

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源跨平台计算机视觉程序库，主要有C++预研编写，包含了500多个用于图像/视频处理和计算机视觉的通用算法。

学习OpenCV参考《学习OpenCV》或者《OpenCV 2 计算机视觉编程手册》都可以。这两本都是偏实践的书，理论知识较少，按照书上的步骤敲代码，可以快速了解到OpenCV的强大，想要实现某个功能，只要学会查函数（在https://www.docs.opencv.org/查询对应版本），调函数就可以轻松搞定。由于每个例子都有非常直观的可视化图像输出，所以学起来比较轻松有趣。

2、进阶书籍

经过前面对图像处理的基本学习，小白已经了解了图像处理的基础知识，并且会使用OpenCV或MATLAB来实现某个简单的功能。但是这些知识太单薄了，并且比较陈旧，计算机视觉领域还有大量的新知识在等你。

同样给你两种选择，当然两个都选更佳。一本书是2010年出版的美国华盛顿大学Richard Szeliski写的《Computer Vision: Algorithms and Application》；一本是2012年出版的，加拿大多伦多大学Simon J.D. Prince写的《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》。两本书侧重点不同，前者侧重视觉和几何知识，后者侧重机器学习模型。当然两本书也有互相交叉的部分。虽然都有中文版，但是如果有一定的英语阅读基础，推荐看英文原版（见文末获取方式）。老外写的书，图和示例还是挺丰富的，比较利于 理解。

《Computer Vision: Algorithms and Application》

这本书图文并茂地介绍了计算机视觉这门学科的诸多大方向，有了前面《数字图像处理》的基础，这本书里有些内容你已经熟悉了，没有那么强的畏惧感。相对前面的图像处理基础本书增加了许多新的内容，比如特征检测匹配、运动恢复结构、稠密运动估计、图像拼接、计算摄影、立体匹配、三维重建等，这些都是目前比较火非常实用的方向。如果有时间可以全书浏览，如果时间不够，你可以根据兴趣，选择性的看一些感兴趣的方向。这本书的中文版翻译的不太好，可以结合英文原版看。

《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》

该书从基础的概率模型讲起，涵盖了计算机视觉领域常用的概率模型、回归分类模型、图模型、优化方法等，以及偏底层的图像处理、多视角几何知识，图文并茂，并辅以非常多的例子和应用，非常适合入门。在其主页：

[http://www.computervisionmodels.com/]

上可以免费下载电子书。此外还有非常丰富的学习资源，包括给教师用的PPT、每章节对应的开源项目、代码、数据集链接等，非常有用。

当你对计算机视觉领域有了比较宏观的了解，下一步就是选一个感兴趣的具体的领域去深耕。这个时期就是具体编程实践环节啦，实践过程中有疑问，根据相关术语去书里查找，结合Google，基本能够解决你大部分问题。

那么具体选择什么方向呢？

如果你实验室或者公司有实际的项目，最好选择当前项目方向深耕下去。如果没有具体方向，那么继续往下看。

我个人认为计算机视觉可以分为两大方向：基于学习的方法和基于几何的方法。其中基于学习的方法最火的就是深度学习，而基于几何方法最火的就是视觉SLAM。下面就这两个方向给出一个相对轻松的入门姿势。

1、深度学习

深度学习（Deep Learning）的概念是Hinton等人于2006年提出的，最早最成功的应用领域就是计算机视觉，经典的卷积神经网络就是为专门处理图片数据而生。目前深度学习已经广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。

学习深度学习需要一定的数学基础，包括微积分、线性代数，很多小白一听到这些课程就想起了大学时的噩梦，其实只用了非常基础的概念，完全不用担心。不过如果一上来就啃书本，可能会有强烈的畏难情绪，很容易早早的放弃。

Andrew Ng (吴恩达)的深度学习视频课程我觉得是一个非常好的入门资料。首先他本人就是斯坦福大学的教授，所以很了解学生，可以很清晰形象、深入浅出的从最基本的导数开始讲起，真的非常难得。

该课程可以在网易云课程上免费观看，有中文字幕，但没有配套习题。也可以在吴恩达自己创办的在线教育平台Coursera上学习，有配套习题，限时免费，结业通过后有相应证书。

该课程非常火爆，不用担心听不懂，网上有数不清的学习笔记可以参考。简直小白入门必备佳肴。

2、视觉SLAM

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）（详见《[SLAM初识]，中文译作同时定位与地图创建。视觉SLAM就是用摄像头作为主传感器，用拍摄的视频流作为输入来实现SLAM。视觉SLAM广泛应用于VR/AR、自动驾驶、智能机器人、无人机等前沿领域。

视觉SLAM最好的入门资料是高翔（清华博士，慕尼黑理工博后）的《视觉SLAM十四讲-从理论到实践》。该书每章节都涵盖了基础理论和代码示例，深入浅出，非常注重理论与实践结合，大大降低了小白的学习门槛。

初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生，很多因缺少实战经验，就业处处碰壁。下面我们来看两组数据：

• 2023届全国高校毕业生预计达到1158万人，就业形势严峻；
• 《新职业在线学习平台发展报告》 ，显示国内Python人才缺口高达40万，而人工智能人才目前缺口超过500万。

在这个大数据的时代，你要想走在潮流前端，就必须要学习前沿有用的知识。而今人工智能和数据分析爆发，python就是一颗冉冉升起的新星，学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错。

全球知名TIOBE编程语言社区发布了2023年最新的编程语言排行榜。我们一起来看看

口说无凭，请大家继续来看一下Python的招聘数据。

据职友集数据显示，分别来自50家招聘网站，与Python有关的招聘职位薪资待遇如下：

那么为什么各地对Python工程师需求这么大？工资给的这么高？因为Python程序员太少啦！很多高校并未开设Python课程，因此市场上Python开发人才供小于求。很多企业为了争夺有限的Python程序员，不得不给出极其丰厚的薪资待遇，现在初级Python开发工程师的起薪一般在10-20K！

目前来学的人群分为以下几类：

第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；Python简单易学，非常适合新手入门。

第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对人员系统掌握知识的能力要求非常高，那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题，Python开发运维工作是首选，Python运维工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高。

第三类：做数据分析或者人工智能：不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析，人工智能的一些常见应用也使用了Python的一些技术。

第四类：在职程序员转Python开发：平常只关注div+css这些页面技术，很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的，现在有很多Java程序在转到Python语言，他们都被Python代码的优美和开发效率所折服。

第五类：其他：一些工程师以前在做很多SEO优化的时候，苦于不会编程，一些程序上面的问题，得不到解决，只能做做简单的页面优化。现在学会Python之后，你和我一样都可以编写一些查询收录，排名，自动生成网络地图的程序，解决棘手的SEO问题。

当然，这里总结的只是常见的一些情况，关于职业和岗位。

Python的优点：

• 易于学习：简单、易学、对新手极度友好。
• 免费开源：Python的所有内容都是免费开源的，不需要花一分钱就可以免费使用Python，并且可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读其源代码、对其做改动、把其一部分用于新的自由软件中；
• 可扩展：Python除了使用Python本身编写外，还可以混合使用像C语言、Java语言等编写；

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。 一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。 二方面是可以找到适合自己的学习方案

包括：Python激活码+安装包、Python web开发，Python爬虫，Python数据分析，人工智能、机器学习等习教程。带你从零基础系统性的学好Python！

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。（全套教程文末领取哈）

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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

检查学习结果。

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