本专栏为计算机视觉从基础理论到最新前沿技术的完整总结，供读者参考使用，若有侵权请联系本人删除。本专栏持续更新，若有错误，请及时指出。每篇文章末尾附对应章节的示例代码，均为可执行代码。
目录
第1章 计算机视觉概述与历史演进
1.1 计算机视觉的定义与学科边界
1.1.1 视觉感知与机器视觉的区别
1.1.2 计算机视觉与人工智能、图形学的关系
1.1.3 2025年视觉AI的发展趋势：从感知到认知的演进
1.2 历史里程碑与范式转移
1.2.1 传统特征工程时代（1990-2012）
1.2.2 深度学习革命（2012-2020）
1.2.3 Transformer时代与多模态融合（2020-2024）
1.2.4 空间智能与具身智能（2025-）
1.3 当前产业应用全景
1.3.1 自动驾驶中的视觉系统（Level 2到Level 5的技术路径）
1.3.2 医疗影像诊断的FDA/CE认证流程
1.3.3 工业质检与AGV导航
1.3.4 增强现实与元宇宙基础设施
1.4 动手准备：开发环境搭建
1.4.1 Python科学计算栈：NumPy, SciPy, OpenCV
1.4.2 深度学习框架选择：PyTorch vs TensorFlow vs JAX
1.4.3 云端GPU资源：Google Colab, Kaggle, AWS SageMaker
1.4.4 实验管理工具：Weights & Biases, TensorBoard
1.5 环境安装指令及测试代码
参考文献
