学习计算机视觉（CV）的路径可以大致分为以下几个阶段：

编程与数理基础 ：

掌握Python基础理论知识，了解第三方数据科学库，能够使用Python语言进行初级机器学习编程。

掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。

机器学习基础 ：

了解线性回归、逻辑回归、决策树等机器学习经典模型，能够基于Python语言进行机器学习算法实践。

深度学习基础 ：

熟练卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），了解简单的PyTorch使用。

计算机视觉基础 ：

以OpenCV为基础，掌握图像基础知识、基本处理等CV方向的基础理论。

学习图像处理、特征提取、分类、聚类等CV基础知识。

实践项目 ：

在学习CV基础知识时，建议实践一些项目，如使用Python的OpenCV库进行图像处理和模型训练。

参与CV相关的项目，如图像分类、图像分割等，以巩固理论知识并提高实践能力。

参加课程或会议 ：

参加CV相关的课程或会议，可以学习最新的CV技术，以及了解业界的最佳实践。

从事相关工作 ：

寻找与CV相关的工作，从实习生开始，逐步积累经验和知识。

建议

从传统CV入手 ：建议先学习传统的计算机视觉知识，了解图像处理的基本流程和算法，这有助于后续理解深度学习模型的工作原理。

结合深度学习 ：在掌握了一定的传统CV知识后，再深入学习深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），并熟悉常用的深度学习框架如PyTorch。

多做项目 ：通过实际项目来应用所学知识，解决实际问题，这对于提高CV技能非常重要。

持续学习 ：CV是一个快速发展的领域，需要不断学习和跟进最新的技术进展。

通过以上步骤，你可以逐步建立起计算机视觉领域的知识和技能，为将来的职业发展打下坚实的基础。