什么是计算机视觉？

计算机视觉是指计算机利用数字图像与视频来自动获取、分析和理解世界的过程。在计算机视觉中，主要使用的工具是数学、统计学以及机器学习技术。以下是计算机视觉的完整攻略：

1. 数据获取
   首先，需要获取一定量的图像或视频数据集，让计算机视觉算法有足够的数据去完成任务。常见的数据集有MNIST、CIFAR-10、ImageNet等，可以从机器学习框架中直接下载。

2. 数据预处理
   对于图像和视频数据，需要进行一定的预处理才能进行计算机视觉算法的训练和测试。这些预处理包括将图像转换为矩阵、像素归一化、数据增强等。

示例代码：

from keras.datasets import cifar10
from keras.utils import to_categorical

# 载入数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()

# 归一化像素值
train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# one-hot编码标签
num_classes = 10
train_labels = to_categorical(train_labels, num_classes)
test_labels = to_categorical(test_labels, num_classes)

1. 特征提取
   对于图像和视频数据中的信息，需要提取特征才能进行识别和分类。特征提取可能是计算机视觉的最重要部分，可以使用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法进行特征提取。

示例代码：

from keras import layers, models

# 定义CNN模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 输出CNN结果
model.summary()

1. 算法训练
   对于图像和视频数据，计算机视觉需要进行算法训练，让计算机视觉算法理解图像和视频中的信息。常见的训练算法有K-近邻算法、支持向量机算法、随机森林算法等，以及深度学习算法，如CNN、循环神经网络（RNN）等。

示例代码：

from keras import optimizers

# 编译CNN模型
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练CNN模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=64)

1. 算法测试
   算法训练后，需要进行算法测试，查看计算机视觉算法的准确性。常见的测试方法有交叉验证测试、测试集测试等。

示例代码：

# 评估CNN模型在测试集上的准确性
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

综上所述，计算机视觉的完整攻略可以分为数据获取、数据预处理、特征提取、算法训练和算法测试五个步骤。在特征提取和算法训练的过程中，可以使用CNN等深度学习算法。