学习计算机视觉需要掌握以下几个关键领域：
数学基础：
包括矩阵论、数理统计、复变函数、离散数学等。这些数学知识为理解和设计计算机视觉算法提供了必要的数学工具。
信号处理：
信号处理技术用于处理图像和视频信号，包括卷积、滤波等，这些技术在特征提取和图像处理中起到关键作用。
计算机基础知识：
包括数据结构与算法、编译原理、设计范式等。这些知识有助于编写高效的计算机视觉算法和程序。
图像处理与计算机图形学：
涉及图像的获取、预处理、增强、生成和显示等，是计算机视觉的核心组成部分。
机器学习基础：
包括监督学习、无监督学习和强化学习等，以及常用的机器学习算法如支持向量机、决策树、神经网络等。
深度学习：
深度学习技术在计算机视觉中取得了显著进展，特别是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像生成等任务中表现出色。
特征工程：
学习如何从图像中提取有用的特征，包括传统的特征提取方法如SIFT、HOG、SURF等，以及深度学习方法自动提取的特征。
目标检测与分割：
学习如何从图像中准确地定位和识别出感兴趣的目标，包括基本的目标检测原理和常用算法如Haar特征、YOLO、Mask R-CNN等。
模型评估与优化：
了解如何评估模型的性能，并通过优化方法提高模型的效果。
实践与项目经验：
通过实际项目来应用所学知识，提升解决实际问题的能力。
此外，学习编程语言如Python、C++也是非常重要的，因为这些语言在计算机视觉的实现中非常常见。
建议的学习顺序是：
1. 掌握数学基础。
2. 学习信号处理和计算机基础知识。
3. 学习编程语言和图像处理技术。
4. 深入了解机器学习和深度学习算法。
5. 学习特征提取和目标检测技术。
6. 完成实践项目，积累项目经验。
通过以上步骤，可以逐步建立起计算机视觉的专业知识体系，并在实际应用中不断提升自己的技能。