什么是计算机视觉、应用领域（安防、自动驾驶、医疗）、技术栈与学习路径规划。
Python/Anaconda配置、OpenCV/Pillow安装、Jupyter/IDE选择、GPU环境搭建。
像素、通道、色彩空间；OpenCV读取/显示/保存；图像属性与数据类型。
缩放、裁剪、旋转/仿射变换；滤波（均值/高斯/中值）；直方图均衡化、伽马校正。
边缘检测（Sobel/Canny）；形态学操作；二值化与阈值处理（OTSU/自适应）。
颜色特征（直方图/颜色矩）；纹理特征（LBP/GLCM）；形状特征（轮廓/Hu矩）。
关键点检测（Harris/SIFT/SURF）；描述子（BRIEF/ORB）；特征匹配（暴力/FLANN）。
阈值分割/分水岭；K-Means聚类分割；GrabCut图论分割。
滑动窗口与图像金字塔；HOG+SVM；非极大值抑制（NMS）。
神经元/激活函数/损失函数；前向与反向传播；梯度下降与优化器（SGD/Adam）。
CNN核心组件（卷积/池化/全连接）；经典网络LeNet/AlexNet/VGG。
Tensor/Autograd；构建CNN模型；训练循环与保存加载；TensorBoard可视化。
数据集获取（公开/爬虫）；标注工具（LabelImg/CVAT）；增强（翻转/色彩抖动/MixUp）。
两阶段R-CNN系列（R-CNN/Fast/Faster）；区域提议网络RPN原理。
YOLO系列（v1-v8演进）；SSD/RetinaNet；Focal Loss解决类别不平衡。
全卷积网络FCN；U-Net架构；DeepLab系列（空洞卷积/ASPP）。
Mask R-CNN原理与实现；YOLACT实时分割；后处理与评估。
光流法/Meanshift；深度学习跟踪（SiamFC/SiamRPN）；多目标跟踪DeepSORT/ByteTrack。
PyTorch训练CIFAR-10分类器；迁移学习ResNet微调；混淆矩阵/分类报告。
训练自定义YOLOv8；数据集格式转换（COCO/YOLO）；超参数调优。
剪枝（Pruning）；量化（INT8/FP16）；知识蒸馏；ONNX导出与TensorRT部署。
ONNX/OpenVINO；TensorFlow Lite/NCNN；Flask/FastAPI封装REST API。
树莓派/Jetson Nano环境；TensorRT加速推理；摄像头实时流水线。
TensorFlow.js浏览器推理；Flask+HTML/CSS/JS演示页；WebSocket视频流处理。
NCNN在Android/iOS部署；Android Studio集成JNI；移动端性能调优。
MTCNN→ArcFace；人脸对齐与特征提取；活体检测基础。
YOLO车牌检测；CRNN+CTC字符识别；端到端部署。
数据收集与标注；分类/分割/检测方法；模型选择与落地经验。
MediaPipe+自定义模型；关键点提取与分类；交互应用开发。
视觉算法工程师技能树；学习资源推荐（论文/博客/竞赛）；面试与项目包装。