成为一名计算机视觉工程师需要系统的学习和实践。以下是一些建议的学习步骤：
建立坚实的计算机科学基础
学习计算机科学的核心概念，如算法、数据结构、编程语言等。
深入学习数学和统计学
熟悉线性代数、微积分、概率论等数学概念，掌握图像处理和机器学习中的数学原理。
掌握编程语言和工具
学习Python并掌握相关的库和框架，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等。
学习图像处理和计算机视觉基础知识
了解图像的获取、处理、分析和识别等基本原理，学习常用的图像处理算法和计算机视觉技术，如边缘检测、特征提取、目标检测等。
掌握机器学习和深度学习
学习机器学习的基本原理和常用算法，如支持向量机、决策树、随机森林等。进一步学习深度学习，了解神经网络的基本原理和常见的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
参与实际项目和竞赛
通过参与实际项目和竞赛，可以将理论知识转化为实践经验。这有助于提高你的技术水平和解决问题的能力。
持续学习和跟进最新研究
阅读最新的研究论文和博客，参加计算机视觉领域的竞赛和挑战，如ImageNet挑战赛、Kaggle竞赛等，以保持对最新技术的了解。
参加计算机视觉项目和实习
通过参与实际项目，学习如何解决实际问题，与团队合作和改进你的技术能力。可以寻找机会参加大学实验室的研究项目、开源计算机视觉项目，或者申请计算机视觉公司的实习。
通过以上步骤，你可以逐步建立起计算机视觉工程师所需的知识体系，并在实践中不断提升自己的技能。