1. 基礎(chǔ)知識：

    數(shù)學基礎(chǔ)：線性代數(shù)、概率論、微積分和統(tǒng)計學是理解計算機視覺算法的基礎(chǔ)。

    編程基礎(chǔ)：熟悉至少一種編程語言，如Python，因為它在計算機視覺領(lǐng)域廣泛使用，且有許多相關(guān)的庫和框架。

2. 計算機視覺基礎(chǔ)：

    理解圖像：學習圖像的表示、顏色空間、圖像處理的基本概念。

    特征提取：了解如何從圖像中提取特征，如邊緣、角點、紋理等。

3. 機器學習和深度學習：

    機器學習：學習基本的機器學習算法，如分類、回歸、聚類等。

    深度學習：深入學習神經(jīng)*，特別是卷積神經(jīng)*（CNN），它們在圖像識別和分類中非常有效。

4. 計算機視覺庫和框架：

    OpenCV：一個開源的計算機視覺庫，提供了大量的圖像處理和計算機視覺功能。

    TensorFlow、PyTorch：這些是深度學習框架，用于構(gòu)建和訓練復雜的神經(jīng)*模型。

5. 實踐項目：

    小型項目：開始時可以從簡單的項目做起，如圖像濾鏡、邊緣檢測等。

    實際應用：隨著技能的提升，可以嘗試更復雜的項目，如面部識別、自動駕駛車輛的視覺系統(tǒng)等。

6. 在線課程和教材：

    參加在線課程，如Coursera、edX、Udacity等平臺上的計算機視覺和深度學習課程。

    閱讀經(jīng)典教材，如《Computer Vision: Algorithms and Applicati*》和《Deep Learning》。

7. 研究論文和會議：

    閱讀*的研究論文，了解當前的研究趨勢和進展。

    參加計算機視覺領(lǐng)域的*會議，如CVPR、ICCV、ECCV等。

8. 社區(qū)和*：

    加入計算機視覺社區(qū)，如GitHub、Stack Overflow、Reddit等，與其他學習者和專家交流。

    參加研討會、工作坊和黑客馬拉松，以提高技能和擴大人脈。

9. 持續(xù)學習：

    計算機視覺是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，持續(xù)學習新的技術(shù)和*是非常重要的。

10. 倫理和社會影響：

     了解計算機視覺技術(shù)可能帶來的倫理和社會問題，如隱私、偏見和誤用。