在深入研究 OpenCV 之前，您应该专注于三个关键领域：编程基础、核心数学概念和基本图像处理原则。 这些基础知识将帮助您理解 OpenCV 的工具并将其有效地应用于实际项目中。 让我们分解每个领域，以明确您需要学习的内容。
首先，打下坚实的编程基础。 OpenCV 主要与 Python 或 C++ 一起使用，因此精通其中一种语言至关重要。 对于 Python，重点关注语法、数据结构（如列表和字典）、循环和函数。 学习如何使用 NumPy 等库，因为 OpenCV 将图像表示为多维数组。 例如，灰度图像是 2D 数组，而彩色图像是 3D 数组（高度 × 宽度 × 颜色通道）。 练习使用 NumPy 操作来操作这些数组，例如裁剪、调整大小或应用滤镜。 如果您选择 C++，请理解指针、内存管理和面向对象的概念，因为 OpenCV 的 C++ API 使用诸如 cv::Mat 之类的类来处理图像数据。 熟悉基本调试和版本控制（例如，Git）也将简化您的工作流程。
其次，掌握基本的数学概念。 图像处理严重依赖于线性代数（矩阵、向量、变换）和几何（旋转、缩放）。 例如，调整图像大小之类的仿射变换涉及矩阵乘法。 了解微积分基础知识（例如，用于边缘检测的导数，例如 Sobel 算子）将帮助您掌握算法的工作原理。 统计数据（如高斯分布）用于降低噪声（例如，高斯模糊）。 您不需要高级专业知识，但是了解这些概念如何应用于图像过滤或特征检测等任务将使 OpenCV 的函数感觉不像黑盒。 例如，认识到 Canny 边缘检测器结合了高斯平滑和梯度计算，可以简化其实现。
第三，学习基本的图像处理术语和工作流程。 首先了解像素、颜色空间（RGB、HSV）和常用操作（阈值、直方图均衡化）等概念。 尝试执行简单的任务：加载图像、将其转换为灰度或使用 OpenCV 的内置函数检测边缘。 设置一个开发环境（例如，Python 的 pip install opencv-python 或带有 CMake 的 C++），并练习基本的 I/O 操作。 例如，在 Python 中，cv2.imread() 加载图像，cv2.cvtColor() 转换颜色空间。 了解这些基础知识将使您可以专注于 OpenCV 以后更高级的功能，例如对象检测或机器学习集成。 从小处入手，例如编写一个脚本来模糊图像，从而在处理复杂项目之前建立信心。