计算机视觉考研需要掌握以下关键步骤和知识：
数学基础知识
线性代数：理解向量空间、矩阵运算、特征值和特征向量等概念。
概率论与数理统计：掌握随机过程、概率分布、假设检验、回归分析等。
微积分：熟悉导数、积分、偏导数等基本运算，以及微分方程等。
计算机视觉和机器学习的基本概念和算法
特征提取：了解如何从图像中提取有意义的特征。
图像分类：掌握常见的图像分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树等。
目标检测：学习如何使用滑动窗口、HOG、YOLO等方法检测图像中的目标。
语义分割：理解如何将图像分割成不同的区域，并识别每个区域的内容。
深度学习知识
神经网络：了解前馈神经网络、多层感知机（MLP）等基本结构。
卷积神经网络（CNN）：掌握卷积层、池化层、全连接层等关键组件，以及常用的CNN架构如LeNet、AlexNet、VGG等。
循环神经网络（RNN）：学习如何处理序列数据，如LSTM、GRU等。
实践项目
开源项目：参与GitHub上的计算机视觉项目，积累实践经验。
比赛：参加图像识别、目标检测等竞赛，提高问题解决能力。
关注最新技术和研究成果
学术论文：阅读计算机视觉领域的顶级会议论文（如CVPR、ICCV、ECCV）和期刊论文。
技术博客和社区：关注相关的技术博客、论坛和社区，了解最新的技术动态。
准备考研
选择学校和专业：根据个人兴趣和职业规划，选择合适的学校和导师。
复习科目：认真复习数学、编程和计算机视觉相关课程。
模拟考试：进行模拟考试，了解自己的薄弱环节，进行针对性复习。
建议
数学基础：数学是计算机视觉的基础，务必扎实掌握。
编程能力：编程能力对于实现计算机视觉算法至关重要，C语言是基础中的基础。
实践经验：通过实践项目来加深对理论知识的理解，提升解决问题的能力。
关注前沿：及时关注最新的技术动态，保持学习的热情和好奇心。
通过以上步骤和准备，相信你会在计算机视觉考研中取得优异的成绩。祝你成功!