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计算机视觉是一门让机器理解和解释视觉世界的科学，它涉及到图像识别、图像处理、模式识别等多个方向。学习计算机视觉的路线通常包括以下几个阶段：

1. 数学和编程基础：需要掌握微积分、线性代数、概率论等数学知识，以及Python或C++等编程语言。

2. 机器学习基础：学习吴恩达的《机器学习》和《深度学习》课程，了解基本的机器学习算法和原理。

3. 计算机视觉基础：通过学习OpenCV库，掌握图像处理的基本技能，如图像降噪、增强、分割等。

4. 深度学习与计算机视觉：深入学习卷积神经网络（CNN）和其他深度学习模型，以及它们在计算机视觉中的应用。

5. 实战项目：通过实际项目如物体检测、图像分割、行为识别等，将理论知识应用于实践。

6. 进阶学习：可以进一步学习图像特征提取、目标检测、图像分割、3D重建等高级主题。

7. 最新进展：关注计算机视觉领域的最新研究，如基于图神经网络和图Transformers的方法。

8. 伦理和社会影响：了解计算机视觉技术可能带来的伦理和社会问题，如数据隐私和人脸识别技术的合理使用。

学习计算机视觉是一个长期的过程，需要不断实践和学习新知识。同时，也要关注技术的伦理和社会影响，确保技术的发展能够造福社会。