1. 什么是机器视觉？
定义与概念
机器视觉是一门研究如何使计算机系统能够通过摄像头或其他感测设备捕捉、解释和理解图像信息的科学。它是人工智能领域的一个分支，主要涉及到图像处理、模式识别和计算机视觉等技术。
应用领域
从工业自动化到医疗诊断，从安全监控到娱乐行业，机器视觉应用广泛，它帮助提高效率、降低成本，并且在某些情况下也能做出生命安全相关的决定。
2. 了解基本原理
光线与照明
光线是图像形成的基础，无论是在自然环境还是在制造过程中，正确的照明对于获得清晰高质量的图像是必不可少的。学习如何控制光线以及如何对不同照明条件下的场景进行适应，是初学者需要掌握的一项重要技能。
图像传感器
不同的传感器有着不同的特性，比如分辨率、动态范围等，这些都会影响最终所得图像质量。选择合适的传感器对于提升训练模型性能至关重要。
3. 图像处理步骤简介
预处理：去噪与增强
预处理阶段通常包括去噪操作来减少随意干扰，以及对亮度和对比度进行调整，以便于后续分析更容易地识别出目标对象。这一步骤可以大大提高后续算法执行速度并准确性。
特征提取：边缘检测与形状分析
在这个阶段，我们尝试从原始数据中抽取有用的信息，即特征。常见的手段包括边缘检测（Canny算法）和形状分析（轮廓提取）。
4. 基本算法介绍与比较
边缘跟踪方法：基于梯度阈值判断是否为边界点。
Sobel算子：
Sobel算子的工作原理基于矩阵运算，可以快速有效地找到图片中的边缘位置。它提供了两个方向上的梯度估计值，分别用于水平方向和垂直方向上的变化程度评估。
Canny边缘检测：
Canny是一个双阈值方法，它首先应用一个较大的阈值来确定可能存在边界的地方，然后再使用一个小于前一个阈值的小数次方作为第二个阈值，对这些候选区域进一步筛选，只保留那些具有较高梯度大小且连通性的点作为实际edge pixel.
Laplacian of Gaussian (LoG)：
LoG是另一种常用的差异滤波技术，它将LaplaceOperator应用于Gaussian滤波后的结果，以此实现多尺度空间中的微小结构（如细节）的局部最大响应探测，使得其能够很好地捕捉到物体内部细节，而不受外部噪声影响过大
5. 深入学习深层神经网络及其应用概述
深层神经网络由于其高度非线性的能力，使之成为当前解决复杂问题，如分类任务时非常有效的手段之一。在这类任务中，输入数据经过一系列相互连接但彼此独立操作的节点层完成逐渐抽象成越来越高级别表示的事务流程，最终得到输出结果。此外还有一种特殊类型叫做卷积神经网络(CNN)，专门用于两维数据，如图片或视频上面的模式识别，这种方式通过利用可重复使用的小窗口滑动整个输入以寻找特定的模式变得特别高效且易于扩展以适应各种尺寸的问题规模需求
结语：
总结来说，在进入真正意义上的深入学习之前，有必要通过一些简单而直接的话题让自己熟悉起步，因为这将为你打下坚实基础，为未来的探索奠定良好的基石。当你准备好之后，就可以继续向更专业更复杂的情境挑战，不断提升自己的技能，让你的项目更加精彩无穷！
