根据搜索结果，学习计算机视觉（CV）的路径可分为理论学习和实践应用两大阶段，具体建议如下：
基础理论与实战结合
前两个月重点通过实战项目（如图像处理、模型训练）掌握OpenCV等工具的使用，理解基础概念（图像处理、特征提取等），避免单纯死记硬背理论。
搭配数学、编程（Python/R）等基础知识，通过项目将理论融入实践。
进阶学习与技术拓展
学习机器学习、深度学习等前沿技术，掌握独立实现计算机视觉应用的能力。
关注行业动态，参加相关课程或会议获取最新技术。
积累项目经验
通过实际项目（如图像分类、目标检测）提升技能，建议从简单项目入手，逐步增加复杂度。
参与开源项目或竞赛（如Kaggle比赛），拓展人脉和资源。
就业与持续学习
从实习或初级岗位起步，积累行业经验，关注CV领域的招聘信息。
持续学习新技术，保持竞争力，可通过在线课程或专业机构深造。
避免理论泛化 ：理论与实践需同步进行，避免“纸上谈兵”。
工具与资源 ：优先选择权威平台（如腾讯云开发者社区）学习，利用开源库（如OpenCV）提升效率。
职业规划 ：明确目标方向（如图像识别、自动驾驶），针对性学习相关技术。
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