计算机视觉是人工智能的一个重要分支，它的目标是让计算机能够像人一样理解和解析图像和视频。以下是一些入门计算机视觉领域的建议：
1.学习基础知识：首先，你需要对计算机科学和编程有一定的了解。Python是一个很好的选择，因为它在数据科学和机器学习领域非常流行。此外，你还需要学习线性代数、概率论和统计学等数学知识。
2.学习机器学习：机器学习是计算机视觉的核心技术之一。你可以从基础的监督学习算法开始，如线性回归、逻辑回归和支持向量机，然后逐渐学习更复杂的算法，如决策树、随机森林、梯度提升树和深度学习。
3.学习计算机视觉算法：计算机视觉有很多经典的算法，如边缘检测、角点检测、特征匹配、物体检测和跟踪等。你需要理解这些算法的原理和实现方式。
4.实践项目：理论学习是必要的，但实践项目是提高技能的最好方式。你可以在网上找到很多计算机视觉的项目，如图像分类、物体检测和人脸识别等。通过实践，你可以更好地理解理论知识，并提高解决问题的能力。
5.参加在线课程和比赛：有很多在线平台提供计算机视觉的课程，如Coursera、edX和Udacity等。这些课程通常由顶级大学的教授讲授，内容丰富，质量高。此外，你还可以参加一些计算机视觉的比赛，如Kaggle比赛，这不仅可以检验你的技能，还可以让你接触到最新的研究和技术。
6.阅读论文和博客：计算机视觉是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断出现。阅读论文可以让你了解最新的研究进展，而阅读博客则可以让你了解实际应用中的问题和解决方案。