学习计算机视觉，首先要打下坚实的数学、编程和核心概念基础。着重学习线性代数（向量、矩阵、变换）、微积分（导数、积分，用于理解算法）和基础统计学（概率分布、数据分析）。Python 是计算机视觉最实用的语言，因为它拥有丰富的库。学习使用 NumPy 进行数值运算，以及使用 OpenCV 进行基本图像处理任务，如滤波、边缘检测和色彩空间转换。例如，使用 OpenCV 的 cv2.Canny() 函数检测图像边缘，或使用 cv2.cvtColor() 将 RGB 图像转换为灰度图。理解这些工具和操作将帮助您以编程方式处理和分析图像。
接下来，转向实际项目和机器学习集成。从简单的任务开始，例如使用 OpenCV 中的 Haar cascades 构建人脸检测系统，或通过 TensorFlow 或 PyTorch 使用预训练模型（如 ResNet）实现图像分类。随着进步，探索机器学习技术，例如从零开始在 MNIST 或 CIFAR-10 等数据集上训练卷积神经网络 (CNN)。例如，使用 PyTorch 的 nn.Conv2d 层创建一个对手写数字进行分类的 CNN。尝试使用 Keras 或 Fast.ai 等框架进行更高级的抽象。深入学习使用 YOLO 或 Mask R-CNN 等模型进行目标检测，并尝试使用 U-Net 等架构实现语义分割。Kaggle 等平台提供了数据集和竞赛来测试您的技能。
最后，通过探索高级主题和保持更新来加深您的知识。研究诸如用于图像合成的生成对抗网络 (GANs)、使用 LiDAR 等深度传感器的 3D 计算机视觉，或使用光流等技术进行实时视频处理。阅读 CVPR 或 ICCV 等会议的研究论文，了解最先进的方法。例如，使用 PyTorch 实现一个 GAN 来生成合成人脸，或使用 OpenCV 的 calcOpticalFlowFarneback() 来跟踪视频帧中的运动。通过 GitHub（贡献开源项目）、Stack Overflow 等论坛以及 Medium 或 Towards Data Science 上的教程与社区互动。持续实践、实验并将理论应用于实际问题是掌握计算机视觉的关键。