要学习用于图像处理和计算机视觉的 Python，首先要打好 Python 编程和关键库的基础。 从理解基本的 Python 语法、数据结构和控制流开始。 重点关注 NumPy 等库，用于数值运算（例如，操作图像数组）和 Matplotlib，用于可视化图像和结果。 接下来，探索图像专用库，例如 OpenCV 和 Pillow (PIL)。 OpenCV 广泛用于读取/写入图像、过滤和边缘检测等任务。 例如，使用 cv2.imread() 加载图像，使用 cv2.cvtColor() 转换颜色空间，以及使用 cv2.resize() 调整尺寸。 PIL 简化了裁剪或旋转图像等基本操作。 通过编写脚本来应用过滤器（例如，高斯模糊）或从示例图像中提取感兴趣区域来进行练习。
接下来，深入研究计算机视觉概念和算法。 学习诸如特征检测（例如，使用 Canny 的边缘、使用 Harris 的角点）、图像分割（例如，阈值处理、分水岭）和对象检测（例如，Haar 级联、HOG）等技术。 使用 OpenCV 的内置函数来实现这些 - 例如，cv2.Canny() 用于边缘检测或 cv2.HoughLines() 用于检测线条。 探索像 scikit-image 这样的库以获取高级算法（例如，SLIC 超像素）。 对于机器学习集成，学习 scikit-learn 将诸如 SVM 或 KNN 这样的分类器应用于图像数据（例如，使用 MNIST 数据集进行数字识别）。 从事诸如使用 Haar 级联构建简单的人脸检测器或使用特征匹配创建全景拼接器之类的项目。 来自 OpenCV 官方网站或 Coursera 等平台的文档和教程可以提供结构化的指导。
最后，过渡到深度学习以完成复杂的任务。 学习像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架，它们为卷积神经网络 (CNN) 提供预构建的层。 首先使用像 CIFAR-10 这样的数据集进行图像分类。 例如，使用 Keras 层（如 Conv2D 和 MaxPooling2D）构建 CNN，然后训练它以对对象进行分类。 使用诸如 Detectron2 之类的库，使用 YOLO 或 Faster R-CNN 等模型移动到对象检测。 使用预训练的模型（例如，ResNet）进行迁移学习以节省时间。 对于部署，探索像 ONNX 或 TensorFlow Lite 这样的工具。 通过复制论文或 GitHub 项目（例如，使用 OpenCV 和 YOLO 进行实时对象跟踪）进行练习。 加入像 Kaggle 这样的社区以参与竞赛（例如，分割医学图像）并查看其他人的代码。 持续的动手实验，结合学习文档和开源项目，将巩固您的技能。