学习计算机视觉需要综合运用多种资源和方法，以下是一些建议，帮助你快速入门：
了解基础概念
学习计算机视觉的基础概念，包括图像处理、特征提取和目标检测。
选择编程语言
学习一门编程语言，如Python，因为它是计算机视觉领域最常用的语言，并且有大量的库和框架支持，如OpenCV和TensorFlow。
利用在线资源
通过在线课程或教程学习计算机视觉的基本原理和实践。例如，Coursera、edX、Udacity等平台上有许多计算机视觉相关的课程。
实践项目
在线搜索数据集和项目，通过实际练习来巩固所学知识。常用的数据集包括ImageNet、MNIST、COCO等。
参考书籍
选择一些适合初学者的书籍，如《Python计算机视觉基础教程》、《OpenCV入门与实践》等。
使用开源工具
学习使用OpenCV和MATLAB等开源工具，这些工具在实际的工程项目中非常有用。
深度学习框架
学习使用深度学习框架，如PyTorch和Keras，这些框架可以帮助你实现复杂的神经网络模型。
社区参与
参与社区论坛和讨论组，如Stack Overflow和GitHub，与其他学习者和专家交流，获取帮助和灵感。
持续学习
计算机视觉是一个不断发展的领域，持续学习最新的技术和方法是非常重要的。关注最新的研究论文和博客，了解最新的技术趋势。
通过上述步骤，你可以系统地学习计算机视觉，并在实践中不断提高自己的技能。记住，学习任何新领域都需要时间和耐心，不断练习和探索是成功的关键。