最近有人问计算机视觉需要学什么？我自己本身是通过自学然后找到了计算机视觉相关的工作，这里我分享一下自己的当初掌握的知识点，希望能帮助到你，以下内容仅供参考。
计算机视觉需要学什么？
学习计算机视觉需要具备的知识储备有：
1、图像处理的知识。图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。
2、立体视觉的知识。立体视觉大致包括的内容：相机几何模型、双目视觉、从运动中恢复物体结构、三维重建技术等。
3、人工智能的知识。人工智能大致包括的内容：场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、深度学习等。
4、与计算机视觉相关的学科还有：机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。
有了扎实的深度学习基础后，才能真正进入计算机视觉专业知识的学习。
深度学习之数据使用
数据是深度学习系统的输入，对深度学习算法的落地起着至关重要的作用!如果没有超越百万级图片数量的ImageNet数据集的整理提出，深度学习计算机视觉算法的落地进程肯定会被推迟!
随着各类基础CV算法的成熟，决定模型能否上线的关键，很大程度上取决于数据的质量以及数据是否被正确地使用!你和大厂差的往往并不是算法的先进性，而是数据的多少!然而这一点很容易被忽视，尤其是被缺少工业界实战经验的学习者忽视。
免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，包括一些AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。
为了更好的系统学习AI，推荐大家收藏一份。
下面是部分截图，点击文末名片关注我的公众号【AI技术星球】发送暗号 321 领取（一定要发暗号 321）
一、人工智能课程及项目
二、国内外知名精华资源
三、人工智能论文合集
四、人工智能行业报告
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。
