学习计算机视觉可以分为多个阶段，每个阶段都有其核心主题和推荐的学习资源。以下是一个系统的学习路线：

1. 基础知识

1.1 数学基础

线性代数: 矩阵运算、特征值与特征向量
概率与统计: 概率分布、贝叶斯定理
微积分: 导数、偏导数、链式法则

1.2 编程基础

Python: 学习基本语法、数据结构和库（如 NumPy、Pandas）。
OpenCV: 学习基本的图像处理操作。

2. 计算机视觉基础

2.1 图像处理

图像表示: 像素、颜色空间（RGB、HSV等）
基本操作: 过滤、边缘检测、形态学操作
特征提取: SIFT、SURF、ORB

2.2 计算机视觉基础概念

图像变换: 透视变换、傅里叶变换
图像分割: 阈值分割、区域生长、聚类方法（如 K-means）

3. 深度学习

3.1 深度学习基础

神经网络基础: 感知器、多层感知器（MLP）
框架学习: TensorFlow、Keras、PyTorch

3.2 卷积神经网络（CNN）

基础知识: 卷积层、池化层、激活函数
流行模型: LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception

4. 高级计算机视觉

4.1 目标检测与识别

目标检测算法: R-CNN、YOLO、SSD
实例分割: Mask R-CNN

4.2 视觉理解

图像分类: 使用预训练模型进行迁移学习
图像生成: GAN（生成对抗网络）

4.3 3D 视觉

立体视觉: 深度估计
点云处理: 使用 LiDAR 数据

5. 实践与项目

5.1 真实项目

参与开源项目，或者自己动手实现一些计算机视觉项目（如人脸识别、图像分类、自动驾驶等）。

5.2 竞赛与挑战

参加 Kaggle、CVPR、ICCV 等平台的计算机视觉竞赛，检验自己的技能。

6. 进阶学习与研究

6.1 阅读论文

跟踪计算机视觉领域的最新研究，阅读相关论文（如 arXiv、CVPR、ECCV）。

6.2 深入特定领域

根据自己的兴趣深入特定方向（如医疗影像、自动驾驶、工业检测等）。
推荐资源

在线课程:

Coursera: Andrew Ng 的深度学习课程
Udacity: 计算机视觉纳米学位
Fast.ai: 深度学习课程

书籍:

《计算机视觉：算法与应用》
《深度学习与计算机视觉》
《Programming Computer Vision with Python》

社区与论坛:

Stack Overflow
GitHub
计算机视觉相关的 Reddit 社区

总结

学习计算机视觉是一个逐步积累的过程，从基础知识到高级应用，再到实践项目。通过不断学习和实践，你可以掌握这一领域的核心技能并应用于实际问题。