要做好计算机视觉的大题，可以遵循以下步骤：
掌握基础知识
学习计算机视觉在数学、物理和心理学等领域的基础支撑。
掌握至少一门编程语言，如Python，并熟悉相关的工具和库，例如OpenCV、TensorFlow和PyTorch。
图像处理技术
通过实践加深对图像处理技术的理解，使用OpenCV等库进行图像降噪、增强和变换等操作。
特征提取与描述
学习并掌握各种特征提取算法，如SIFT、SURF等，以及相应的特征描述方法，提升对图像内容的理解和分析能力。
目标检测与跟踪
学习并掌握各种目标检测算法，如RCNN、YOLO等，以及目标跟踪算法，如KCF、TLD等，实现对图像中目标的准确检测和稳定跟踪。
图像识别与分类
学习并掌握各种图像识别算法，特别是深度学习中的卷积神经网络（CNN），通过训练模型并应用于实际场景，实现对图像内容的自动识别和分类。
三维视觉技术
随着技术的发展，三维视觉技术成为研究热点，学习并掌握三维视觉和立体匹配技术，如SFM、SLAM、立体匹配算法等，实现从多个视角的图像中重建三维场景。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，例如进行图像分类、目标检测、图像分割等，通过实践来巩固理论知识。
数据预处理
在进行图像识别之前，需要对数据进行预处理，包括数据增强、标准化等操作，以提高模型的性能。
模型搭建与训练
搭建适合任务的模型，并进行训练和调优，使用验证集进行模型选择，通过调整超参数来优化模型性能。
深入理解
深入理解计算机视觉中的各种算法和技术，包括它们的原理、优缺点以及适用场景。
通过以上步骤，可以系统地学习和掌握计算机视觉的知识，并在实践中不断提升自己的技能。