为了有效地学习计算机视觉，你需要具备编程、数学和基本的机器学习概念基础。编程技能至关重要，因为计算机视觉涉及编写代码来处理图像、实现算法和训练模型。Python 是最常用的语言，因为它简单易学，并且拥有 OpenCV、NumPy 和 scikit-learn 等库。熟悉数据结构（数组、矩阵）和算法（用于图像处理）也很重要。例如，你将处理存储为多维数组的像素数据，这需要了解如何使用 NumPy 等工具高效地操作它们。如果你计划从事对性能要求高的应用（例如，实时视频处理），那么在 Python 之外学习 C++ 可能会有帮助。
对线性代数和微积分的扎实掌握至关重要。线性代数是矩阵变换（例如，旋转、缩放）以及神经网络中的卷积滤波器等技术的基础。例如，应用 Sobel 滤波器检测图像边缘涉及矩阵乘法。微积分概念，如导数和梯度，用于优化机器学习模型，例如在神经网络反向传播过程中调整权重。概率和统计学有助于处理不确定性，例如处理带噪声的图像数据或评估模型准确性。你不需要成为数学专家，但理解这些概念将使调试算法或调整现有解决方案变得更容易。
最后，熟悉机器学习基础知识是关键。许多计算机视觉任务，如目标检测或图像分类，都依赖于机器学习模型。从监督学习概念（例如，在带标签的数据上训练模型）开始，并探索神经网络，特别是卷积神经网络 (CNN)，它们是为图像数据设计的。PyTorch 或 TensorFlow 等工具可以简化 CNN 的实现。例如，使用 PyTorch 构建一个简单的 CNN 来对手写数字（MNIST 数据集）进行分类是一个常见的起点。你还应该学习数据预处理（调整图像大小、归一化）并使用精度或 F1 分数等指标评估模型。动手实践项目，例如训练一个模型来检测照片中的人脸，将有助于巩固这些概念。