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栗子 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

同学，听说你刚刚误入计算机视觉的大坑。

那么恭喜你，因为现在有一本长达81页的CV成长指南，能给你无微不至的关怀：

从装Python、装OpenCV、入门深度学习，到人脸识别、目标检测、语义分割等等各种应用，都有进阶路线，里面包含了教程、案例、注意事项。甚至怎样把算法部署到树莓派之类的硬件上，也能找到经验。

推特发出12小时，已经有1200人点了赞。作者名叫Adrian Rosebrock，是个经常出产教程的宝藏男子。

萌新的你，如想成长为一名合格的老司机，请马克这份指南。

然后，来看里面的内容到底有多丰富：

事无巨细

为了避免“从入门到放弃”的惨剧，在你成为老司机的路上，这份指南给每一步都做了安排。

从目录看，大致分为两部分，左边一列是基础，右边一列是应用：

先看左边的基础装备：

· 应该从哪开始呢

· 深度学习

· 人脸应用

· 图像文字识别

· 目标检测

· 目标追踪

· 实例分割和语义分割

弟一章“应该从哪开始呢”，是OpenCV的进阶路线：

一是安装Python和OpenCV ，二是理解命令行arguments ，三是用示例学OpenCV ，四是自己搭个OpenCV小项目 ，五是做更高级的OpenCV项目 ，六是在CV的大世界里，选择自己的小方向 。

每一步都有需要注意的事项，还有必要的教程资源。

比如，怎样安装OpenCV蕞简单，为什么不要用Windows，做项目的过程中有哪些常见错误类型要避免。

有些步骤，还会分成多个小步骤，每个小步又有作者的温馨建议。比如，这是弟五步：

当这个章节的六步完成之后，还有一步叫“What to Next”，除了告诉大家下面应该做什么，也有一些额外的教程资源提供。

弟二章“深度学习”，是算法的进阶路线，内容比弟一章更丰盛，有12步：

一是构建深度学习环境 ，二是训练自己的弟一个网络 ，三是理解CNN ，四是搭个自己的图像数据集 ，五是在自己的数据集上训练一个CNN ，六是调整学习率 ，七是数据扩增 ，八是特征提取和微调预训练网络 ，九是视频分类 ，十是多输入和多输出网络 ，十一是改进自己的网络 ，十二是AutoML和AutoKeras。

依然，每一步都提供了详细的指引，有过往成功案例为你保驾。比如，这是弟十二步：

从弟三章“人脸应用”开始，就是在各种具体任务当中用到的算法了。

检测人脸，检测关键点，识别人脸，提升算法的准确率……也把前两章的进阶路线，贯彻进了任务里。

在这一章，作者Adrian Rosebrock频繁出镜：

弟四章-弟七章，文字识别、目标检测、目标追踪、实例分割和语义分割，与弟三章同理，此处便不详述。

接下来看右边一列，是帮你走进现实的：

· 嵌入的和物联网用的CV

· 树莓派上的CV

· 医学领域的CV

· 搞搞视频

· 图片搜索引擎

· 大神采访，案例研究 ，成功故事

比如，怎样把自己的算法，放进树莓派里，放进冰箱里，放进脑子里，都有详尽的玩法。

除此之外，还有各种成功前辈的采访，里面有一些成功案例 ，是初学者可以借鉴的经验：

除了技术上的建议，这些资料也可当做美味的鸡汤，鼓舞着你一路走向人参巅峰。

传送门

万事俱备，大家可以开始修炼了。

顺便回答一下这个问题：作者说的81页，这个数到底是怎么来的。

Start Here with Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV

— 完 —

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