请问一下计算机视觉的下一步学习，opencv与计算机视觉的关系
已经学完了吴恩达深度学习课程中的大部分课程，只剩下了NLP，rnn，卷积和目标检测已经看完了，pytorch构建卷积网络，残差网络等完成一个图片的分类。参数调整等。以及部分pytorch的操作，我问的我师兄。他说你如果不做文字类的图片之类的，不需要
我准备要看教程或者参考资料完成目标检测这部分，我方向是计算机视觉，感觉就俩东西。。毕竟自己机械转这个方向，对这个了解还是有限
就是图片的这个路线。我想先完成最简单的一个目标检测。（比如检测是不是个猫，还是个狗），
不晓得我这个路线是否可行
还有opencv这个东西，他就是做一个图像的数据处理？调用摄像头然后传给神经网络，然后输出结果？说白了。。我不知道opencv用来干什么的，我只用来过训练完数据集以后，我想试着玩传入一张图片，看看输出分类是哪一种结果，用过opencv处理过图片的大小改过通道数，其他的也没用过。
关于下一步的学习还需要学习些什么东西，谢谢各位的指导嗷~
开源计算机视觉和机器学习软件库，为计算机视觉应用程序提供通用基础设施。
opencv是一个别人写好的算法库，里面的核心算法并未开源，但可以使用。计算机没有视觉，是瞎眼的，都是靠程序员用代码计算，实际就是图像特征对比，通过放大，缩小，抬头，点头，不同角度，获取规律变化，把这种变化写入代码即可。
简单来说深度学习出来以前，大部分的图像操作都是用opencv来进行的，因此opencv目前而言都是用来进行一些传统的图像处理，例如灰度变换、形态学操作，以及传统的图像处理例如sift特征提前、边缘检测
有了深度学习以后，目前模式： opencv进行一些简单的图像处理+模型前向推理+opencv画图展示结果等
因此opencv建议了解一些基本的使用方法即可
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python