学习计算机视觉是一项复杂而庞大的任务，涉及到多个领域的知识和技能。下面是一个简要的指南，介绍如何学习计算机视觉，1.基础知识学习计算机视觉之前，需要对计算机科学的基础知识有一定的了解，这包括数据结构、算法、编程语言等，建议先学习一门编程语言，如Python，以及相关的数据结构和算法。2.数学基础计算机视觉涉及到大量的数学概念和方法。
可以通过自学或者参加相关的数学课程来学习这些知识。3.图像处理和计算机图形学图像处理是计算机视觉的基础，学习图像处理技术对于理解计算机视觉算法和模型是很有帮助的。可以学习图像处理的基本概念，如图像滤波、边缘检测、图像分割等。另外，计算机图形学也是计算机视觉的重要领域，学习如何生成和渲染图像对于理解计算机视觉算法和模型也是很有帮助的。
1、图像处理和计算机视觉的区别是什么?图像处理（ImageProcessing）和计算机视觉（ComputerVision）是两个相关但有所区别的领域。它们之间的主要区别在于目标和处理方法。图像处理（ImageProcessing）主要关注对数字图像进行操作和改进，以便于更好地显示、存储或传输。图像处理的目标是对图像本身进行优化和处理，而不是理解图像中的内容。
图像处理的应用场景包括卫星图像处理、医学图像处理、图像压缩、图像恢复等。计算机视觉（ComputerVision）则主要关注让计算机能够像人类一样理解和分析数字图像或视频。计算机视觉的目标是对图像中的物体、场景或概念进行识别和理解。计算机视觉的技术包括：特征提取、模式识别、物体检测、图像分割、场景重建、运动分析等。计算机视觉的应用场景非常广泛，包括自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、增强现实、人脸识别等。
2、计算机视觉、计算机图形学、图像处理的区别和联系转自计算机视觉是一个学科/领域，它包括获取、处理、分析和理解图像或者更一般意义的真实世界的高维数据的方法；它的目的是产生决策形式的数字或者符号信息。计算机图形学是计算机科学的一个子领域，它包括数字合成和操作可视内容（图像、视频）的方法。尽管这个术语通常指三维计算机图形学的研究，但它也包括二维图形学和图像处理。在图像科学中，图像处理是用任何信号处理等数学操作处理图像的过程，输入时图像（摄影图像或者视频帧），输出是图像或者与输入图像有关的特征、参数的集合。
ComputerGraphics将抽象的语义信息转化成图像，ComputerVision从图像中提取抽象的语义信息。ImageProcessing探索的是从一个图像或者一组图像之间的互相转化和关系，与语义信息无关，2.2从输入输出角度看(1)区别ComputerGraphics，简称CG。