计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机像人类一样观察、识别物体，并作出相应反应的科学与技术领域。它使用计算机和大量数学算法来处理、分析、识别和解释图像数据。计算机视觉广泛应用于人脸识别、智能驾驶、医学图像分析等领域。
下面是计算机视觉的完整攻略：
1. 准备工作
在进行计算机视觉项目前，我们需要准备好以下工作：
1.1 硬件设备
计算机视觉需要运用到图像处理、深度学习等领域，会消耗大量的计算资源，所以需要一台性能较好的计算机或者服务器。
1.2 开发环境
计算机视觉需要使用到一些开发工具和软件包，比如Python、OpenCV、PyTorch等，我们需要在计算机上安装好这些工具和软件包。
1.3 数据集
计算机视觉项目需要大量的数据集作为训练数据，我们需要在互联网上寻找或者自己收集一些数据集。
2. 图像预处理
在进行计算机视觉项目前，我们需要对图像数据进行预处理，包括图像归一化、裁剪、旋转、缩放等操作，以便让计算机更好地识别和处理图像，下面是一段Python代码示例：
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 旋转图像
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
# 缩放图像
img = cv2.resize(img, (300, 300))
# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitkey(0)
3. 图像识别
计算机视觉最主要的应用方向就是图像识别，我们需要使用一些先进的算法和模型来识别图像中的物体，下面是一段Python代码示例：
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 定义模型
model = tf.keras.models.load_model("model.h5")
# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 预处理图像
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0
# 进行预测
pred = model.predict(img)
# 显示预测结果
print(pred)
以上就是计算机视觉的完整攻略，其中包括准备工作、图像预处理和图像识别等步骤，通过以上步骤可以完成一个简单的计算机视觉项目。