学习计算机视觉可以分为以下几个步骤：
理解基础概念
学习计算机视觉的基本任务，如目标检测、图像分割、图像识别等。
了解图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、二值化等。
掌握计算机视觉在数学、物理和心理学等领域的基础支撑。
学习编程语言与工具
选择一门适合计算机视觉开发的编程语言，如Python，因其语法简洁、易读性强，且拥有丰富的库和框架支持。
熟悉一些常用的计算机视觉工具，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
实践图像处理技术
使用OpenCV等库对图像进行各种处理操作，如降噪、增强、变换等。
通过实践加深对图像处理技术的理解，并为后续的学习打下基础。
探索特征提取与描述
学习并掌握各种特征提取算法，如SIFT、SURF等。
学习相应的特征描述方法，提升对图像内容的理解和分析能力。
研究目标检测与跟踪
学习并掌握各种目标检测算法，如RCNN、YOLO、Faster R-CNN等。
学习目标跟踪算法，如KCF、TLD等，实现对图像中目标的准确检测和稳定跟踪。
学习图像识别与分类
学习并掌握各种图像识别与分类算法，如LeNet、AlexNet、VGGNet等。
通过实践这些算法，能够实现对图像内容的分类和识别。
深入学习深度学习
学习深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
掌握常用的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型，利用深度学习技术解决复杂的计算机视觉问题。
掌握目标检测技术
学习并掌握各种目标检测算法，如RCNN、Fast R-CNN、YOLO等。
通过实践这些算法，能够应对各种实际场景中的目标检测问题。
学习图像分割和语义分割技术
学习并掌握图像分割和语义分割算法，如分水岭算法、FCN、U-Net等。
实现图像分割和语义分割的应用，为后续的AR/VR互动提供支持。
了解三维视觉和立体匹配技术
学习三维视觉和立体匹配算法，如SFM、SLAM、立体匹配算法等。
实现三维视觉和立体匹配的应用，提升对真实世界与虚拟世界的交互能力。
熟悉人脸识别和物体跟踪技术
学习人脸识别和物体跟踪算法，如人脸检测、人脸识别、多目标跟踪等。
实现人脸识别和物体跟踪的应用，提升计算机视觉技术的实际应用能力。
建议从基础知识开始，逐步深入到具体的算法和实践，通过不断的项目实践来巩固和提升自己的技能。同时，保持对新技术的关注和学习，以适应不断发展的计算机视觉领域。