学习计算机视觉识别需要掌握多个方面的知识和技能，以下是一些建议的学习步骤：
数学基础
线性代数：掌握向量、矩阵运算和特征值等概念。
概率论：理解概率分布、贝叶斯定理和随机变量。
微积分：学习导数、积分和多元微积分。
编程能力
编程语言：熟悉Python或C++，并掌握OpenCV、NumPy等库。
实践：通过编程实现图像处理、特征提取和模型训练等任务。
计算机视觉基础
图像处理：了解图像的基本概念，如像素、颜色空间、图像格式等。
特征提取：学习边缘检测、角点检测、特征点匹配等技术。
图像分割：掌握阈值分割、区域生长、分水岭算法等。
机器学习基础：理解分类、回归等任务，学习无监督学习如聚类、降维技术如PCA。
深度学习：掌握神经网络基础，特别是卷积神经网络（CNN）。
学习方法和框架
经典算法：学习图像分类（如CNN）、目标检测（如R-CNN）、图像分割（如U-Net）等经典算法。
深度学习框架：熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等深度学习框架，并掌握其基本架构和模型训练技巧。
实践项目
项目实践：通过实际项目应用所学知识，如物体检测、图像分类、人脸识别等。
数据清洗和增强：学习数据清洗和增强技术，提高模型的泛化能力。
持续学习和跟进最新研究
阅读文献：阅读最新的计算机视觉研究论文，了解前沿技术和方法。
参加课程和研讨会：参加相关的在线课程、研讨会和会议，与同行交流和学习。
教材：《Computer Vision: A Modern Approach》、《Computer Vision: Algorithms and Applications》、《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》。
在线课程：Coursera、edX、Udacity等平台上的计算机视觉相关课程。
实践项目：Kaggle、GitHub等平台上有很多计算机视觉项目的代码和实践经验可以借鉴。
通过以上步骤和资源，你可以逐步掌握计算机视觉识别的相关知识和技能，并在实际项目中应用。