学习计算机视觉编程主要涉及以下几个方面：
编程基础
学习一种或多种编程语言，如Python、C++等，并掌握基本的编程语法、数据结构和算法。
数学基础
掌握线性代数、概率统计、微积分等数学知识，以理解图像处理和机器学习中的数学模型和算法。
图像处理
学习图像处理的基本概念和技术，包括图像的获取、预处理、增强、分割、滤波、边缘检测等。
特征提取与描述
学习如何从图像中提取有用的特征并进行描述，如角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
目标检测与识别
学习目标检测与识别的基本概念和方法，如基于模板匹配的检测算法、Haar特征与级联分类器、卷积神经网络（CNN）等。
三维重建与立体视觉
学习如何从多个图像或视频中恢复出场景的三维结构信息，包括立体匹配、三维点云重建、相机标定等。
视频分析和跟踪
学习如何对视频进行分析和跟踪，提取出视频中的动态信息和运动轨迹，涉及光流法、背景建模、目标跟踪等。
机器学习
学习机器学习的基本原理和算法，包括监督学习、无监督学习和深度学习等，并了解常用的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
深度学习
学习深度学习的基本理论和算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并了解其在图像分类、目标检测、语义分割等方面的应用。
计算机视觉算法
学习计算机视觉的基本算法，如目标检测、图像分类、图像分割等，并了解常用的计算机视觉算法和技术，如YOLO、Faster R-CNN等。
实践经验
通过参与实际的计算机视觉项目、比赛或自己动手实现一些小项目，积累实践经验，提高编程和算法的能力。
开发工具和平台
熟悉一些计算机视觉的开发工具和平台，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，以提高开发效率。
通过系统学习和实践，可以掌握计算机视觉编程的基本原理和技术，并能够应用于实际的图像和视频处理任务中。