要开始学习计算机视觉，请专注于三个领域：基础概念、实际实现和机器学习集成。首先了解核心原理，如图像表示（像素、颜色空间）、基本操作（滤波、边缘检测）和坐标系统。学习使用 OpenCV 和 Pillow 等库进行实践实验。例如，在 Python 中使用 OpenCV 加载图像，将其转换为灰度，然后应用高斯模糊。这有助于您理解算法如何处理视觉数据。学习线性代数基础（矩阵、变换）和微积分概念（梯度），因为它们是许多计算机视觉技术的基础。
接下来，探索机器学习基础知识，因为现代计算机视觉严重依赖神经网络。使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架从卷积神经网络 (CNN) 入手。训练一个简单的 CNN 来使用 MNIST 数据集对手写数字进行分类，这将引入层、激活函数和反向传播等关键概念。然后尝试使用 ResNet 或 MobileNet 等预训练模型来执行目标识别等任务。例如，使用 PyTorch 的 TorchVision 库加载预训练的 ResNet 模型并对 CIFAR-10 数据集中的图像进行分类。这将理论与实际应用相结合，同时教授迁移学习——这是高效模型训练的关键技能。
最后，构建解决具体问题的项目。使用 YOLO 创建一个目标检测系统来识别网络摄像头画面中的特定物品，或者使用 U-Net 实现图像分割用于医学影像分析。使用 OpenCV 通过光流跟踪视频流中的移动对象。参加 Kaggle 竞赛，如 Dogs vs. Cats 分类挑战，以测试您的技能。利用 COCO 或 ImageNet 等开源数据集进行实际场景的训练。例如，训练一个模型来检测 COCO 图像中的厨房用具。为开源计算机视觉项目做出贡献或复现 arXiv 上的论文，以加深您的理解。使用真实数据集和工具进行持续实践将巩固您的专业知识。