计算机视觉是一门涉及多个学科领域的综合性科学，主要研究如何让计算机从图像或多维数据中获取信息、理解内容并作出决策。以下是一些主要的计算机视觉学习内容：
数学基础：
包括线性代数、微积分、概率统计等，这些是理解计算机视觉中各种算法和模型的基础。
信号处理：
信号处理技术用于处理和分析图像和视频数据，包括滤波、特征提取和转换等。
图像处理：
涉及图像的获取、预处理、增强、分割、特征提取和匹配等。这包括光学成像基础、颜色理论、滤波器应用等。
机器学习与深度学习：
包括监督学习、无监督学习、强化学习以及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等各种深度学习模型。
计算机基础知识：
如数据结构与算法、编译原理、设计范式，以及编程技能，特别是Python、C++等编程语言。
特征工程：
从图像中提取有意义的特征，以便用于机器学习模型的训练和推理。
目标检测与分割：
识别图像中的目标物体及其位置，将目标从背景中分割出来。
模型评估与优化：
评估模型的性能，并通过调整模型参数和结构来进行优化。
实践与项目经验：
通过参与实际项目或竞赛来应用所学知识，加深理解和提高技能。
相关学科：
包括机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量、传感器等。
建议学习者根据自身背景和兴趣，选择合适的学习路径和资源，逐步深入掌握这些知识。同时，保持对最新研究和技术进展的关注，通过阅读论文、参加研讨会和加入相关社区等方式，不断更新自己的知识体系。