CV

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本笔记记录CV即Computer Vision相关内容。

嵌入式计算机视觉系统学习路径

一、编程与开发基础

学习内容

  • Python基础语法与数据结构
  • 面向对象编程思想
  • NumPy数组操作与矩阵运算
  • Linux系统基本操作与Shell脚本
  • Git版本控制

实践项目

  1. Python图像处理基础：使用Pillow库实现图片格式转换、裁剪、滤镜
  2. Linux环境配置：在虚拟机中配置Ubuntu，熟悉apt、vim、ssh等工具
  3. Git项目管理：创建GitHub仓库，学习分支管理和PR流程

二、嵌入式平台入门

学习内容

  • K230硬件架构了解（RISC-V双核、KPU、DPU）
  • 嵌入式开发环境搭建（CanMV/Kendryte SDK）
  • 串口调试与固件烧录
  • 基础外设驱动（GPIO、UART、I2C）

实践项目

  1. K230初体验：完成固件烧录，运行LED闪烁程序
  2. 摄像头采集：使用K230的DVP接口采集图像并保存
  3. 传感器集成：连接温湿度传感器，实现数据采集与显示

三、传统计算机视觉算法

图像预处理技术

学习内容

  • 图像灰度化、二值化
  • 直方图均衡化
  • 图像滤波（均值、高斯、中值）
  • 边缘检测（Sobel、Canny）

实践项目

  1. 图像增强系统：实现自动对比度增强和降噪
  2. 边缘检测仪：实时检测视频流中的边缘并标记

特征提取与描述

学习内容

  • 角点检测（Harris、Shi-Tomasi）
  • 特征描述子（SIFT、SURF、ORB）
  • HOG特征提取
  • 轮廓检测与形状分析

实践项目

  1. 物体特征提取：提取图像中物体的关键点并可视化
  2. 形状识别器：识别图像中的基本几何形状（圆形、矩形、三角形）

目标检测与跟踪

学习内容

  • 模板匹配
  • 颜色空间分析与颜色分割
  • 光流法（Lucas-Kanade）
  • 背景减除法
  • Meanshift/Camshift跟踪

实践项目

  1. 颜色追踪器：跟踪特定颜色的移动物体
  2. 运动检测系统：检测视频中的运动物体并标注
  3. 人脸检测器：使用Haar级联分类器检测人脸

四、数学基础与优化

学习内容

  • 线性代数基础（矩阵运算、特征值分解）
  • 概率与统计基础
  • 优化算法基础（梯度下降、最小二乘法）
  • 数字信号处理基础

实践项目

  1. 矩阵运算优化：对比不同矩阵乘法实现的性能差异
  2. 滤波器设计：设计并实现自定义的数字滤波器

五、机器学习基础

学习内容

  • 监督学习与非监督学习概念
  • KNN、SVM、决策树等传统算法
  • 特征工程与模型评估
  • 集成学习方法

实践项目

  1. 手写数字分类：使用SVM对MNIST数据集进行分类
  2. 图像分类器：提取HOG特征+SVM实现物体分类

六、深度学习基础

神经网络基础

学习内容

  • 感知机与多层感知机
  • 激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）
  • 损失函数与优化器
  • 反向传播算法

实践项目

  1. 手写数字识别：使用全连接神经网络实现MNIST分类
  2. 从零实现神经网络：用NumPy实现简单的神经网络框架

卷积神经网络

学习内容

  • 卷积层、池化层原理
  • 经典网络结构（LeNet、AlexNet、VGG）
  • 残差网络（ResNet）
  • 注意力机制基础

实践项目

  1. CIFAR-10分类：使用CNN对CIFAR-10数据集进行分类
  2. 网络可视化：可视化CNN各层的特征图

目标检测深度学习

学习内容

  • R-CNN系列算法原理
  • YOLO系列算法原理
  • SSD算法原理
  • Anchor机制与NMS

实践项目

  1. YOLOv5训练：在自定义数据集上训练YOLOv5模型
  2. 实时目标检测：在PC上实现实时摄像头目标检测

图像分割

学习内容

  • 语义分割（FCN、U-Net）
  • 实例分割（Mask R-CNN）
  • 轻量级分割网络

实践项目

  1. 图像分割应用：实现简单的图像背景替换
  2. 医学图像分割：对医学图像进行病灶分割

七、模型部署与优化

模型压缩技术

学习内容

  • 模型量化（INT8量化原理与实践）
  • 模型剪枝（结构化与非结构化剪枝）
  • 知识蒸馏
  • 神经架构搜索基础

实践项目

  1. 模型量化实践：将FP32模型量化为INT8并评估精度损失
  2. 模型剪枝实践：对预训练模型进行剪枝并微调

嵌入式部署

学习内容

  • ONNX模型格式与转换
  • TensorFlow Lite使用
  • NCNN、MNN等移动端推理框架
  • K230 KPU编程与优化

实践项目

  1. K230模型部署：将MNIST分类模型部署到K230
  2. YOLO嵌入式部署：在K230上部署YOLOv5-tiny目标检测
  3. 性能优化：优化模型在K230上的推理速度

八、系统集成与工程化

学习内容

  • 多线程/多进程编程
  • 消息队列与进程间通信
  • 系统资源管理（内存、CPU、功耗）
  • 测试与调试技术

实践项目

  1. 实时视觉系统：构建多线程的实时图像处理流水线
  2. 功耗优化：优化代码降低系统功耗
  3. 自动化测试：编写视觉系统的单元测试和集成测试

九、综合项目实践

初级项目

  1. 智能垃圾分类系统：识别并分类不同类型的垃圾
  2. 手势识别系统：识别简单手势并控制设备
  3. 二维码/条码扫描系统：快速识别各种码

中级项目

  1. 人脸考勤系统：人脸检测+识别+记录
  2. 智能安防监控：运动检测+人脸识别+报警
  3. 工业质检系统：检测产品缺陷

高级项目

  1. SLAM建图与导航：使用K230实现简单的视觉SLAM
  2. 多摄像头协同系统：多个K230协同完成复杂任务
  3. 边缘计算集群：多设备协同完成分布式视觉任务

十、进阶方向（可选）

学习内容

  • 三维视觉（立体视觉、点云处理）
  • 生成式AI（GAN、扩散模型）
  • 强化学习在视觉中的应用
  • 神经渲染与3D重建

实践项目

  1. 双目测距系统：使用两个摄像头实现距离测量
  2. 图像生成：在嵌入式设备上运行轻量级生成模型

学习资源推荐

书籍

  • 《数字图像处理》- Gonzalez
  • 《学习OpenCV》- Bradski
  • 《深度学习》- Goodfellow
  • 《嵌入式计算机视觉》- 相关专业书籍

在线资源

  • OpenCV官方文档
  • PyTorch官方教程
  • TensorFlow Lite示例
  • K230官方文档与社区

开发板推荐（进阶）

  1. Jetson Nano：入门级GPU加速
  2. RK3588开发板：高性能ARM处理器
  3. STM32+OV2640：极低功耗应用
  4. Hailo-8加速卡：专用AI加速

关键建议

  1. 循序渐进：每个阶段都要充分实践，不要急于求成
  2. 理论结合实践：学习算法时一定要动手实现
  3. 代码规范：从一开始就养成良好的编码习惯
  4. 文档记录：记录每个项目的设计思路和问题解决方案
  5. 参与开源：积极参与开源项目，学习优秀代码

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