要学好计算机视觉，你可以遵循以下步骤：
1. 理解基础知识
数学基础：学习线性代数、概率论、微积分等。
计算机科学基础：掌握图像处理、模式识别、机器学习等。
计算机视觉基础：了解图像的基本概念、特征提取、图像分割等。
2. 学习编程语言与工具
编程语言：选择Python或C++，并掌握其语法和常用库函数。
开发工具：熟悉OpenCV、TensorFlow、PyTorch等计算机视觉相关库。
3. 学习图像处理技术
图像处理基础：掌握图像滤波、边缘检测、图像分割、图像增强等。
4. 学习机器学习算法
监督学习：理解分类、回归等任务，学习支持向量机、决策树等。
无监督学习：学习聚类、降维技术如PCA。
深度学习：掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。
5. 学习特征提取与描述
特征提取算法：学习SIFT、SURF、HOG等，并了解它们的原理和应用场景。
6. 研究目标检测与跟踪
目标检测算法：学习RCNN、YOLO、Fast R-CNN等。
目标跟踪算法：掌握KCF、TLD等。
7. 学习图像识别与分类
图像识别技术：理解基于内容的图像分类和识别方法。
8. 实践项目
参与项目：通过实际项目应用理论知识，如参与开源项目或竞赛。
9. 优化和调试模型
模型优化：学习如何优化模型性能，包括调整超参数、使用正则化技术等。
10. 持续学习和实践
关注研究：关注最新的计算机视觉研究和技术进展。
持续实践：通过不断实践来巩固和提高技能。
以上步骤可以帮助你系统地学习计算机视觉，从基础知识到实际应用，再到深入研究特定算法和技术。记住，实践是巩固理论知识的关键，所以尽量多动手做项目