想进入计算机视觉领域，OpenCV 几乎是绕不开的第一站。它是一个开源的视觉工具库，拥有丰富的图像处理、识别、追踪等能力，被广泛用于教育、科研和工业场景。
但 OpenCV 功能强大，文档复杂，很多初学者“安装完不知道干啥”，或者“照着代码跑不明白”。为此，我们整理了一份 系统学习路线图，覆盖从基础原理到项目实战，帮助你逐步掌握 OpenCV 的核心技能。
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一、阶段一：基础准备
🧠 学什么？
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Python 基础语法（建议掌握类、函数、列表推导式等）
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NumPy 基础（OpenCV 图像处理底层是数组计算）
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OpenCV 安装与环境配置（推荐使用 pip、conda 或 Jupyter）
✅ 推荐资源：
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《Python 编程：从入门到实践》
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Bilibili 搜索“OpenCV 安装教程”
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Google Colab / Anaconda 环境搭建教程
二、阶段二：图像基础处理
这一阶段是 OpenCV 的核心入门，包括图像读取、颜色空间转换、几何变换、图像滤波等。
🎯 学习模块：
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图像的读取、显示与保存（
cv2.imread,cv2.imshow,cv2.imwrite） -
BGR 与 RGB、HSV 转换（颜色空间变换）
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图像缩放、旋转、裁剪、仿射变换
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图像滤波：均值模糊、高斯模糊、中值滤波
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边缘检测：Canny、Sobel、Laplacian
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图像阈值与二值化处理
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图像直方图分析（亮度、对比度）
✅ 推荐练习：
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图像模糊对比实验
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不同滤波方式的效果对比
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用旋转矩阵实现图像翻转与旋转
三、阶段三：图像分析与特征提取
理解图像中的“结构”，是计算机视觉的关键。本阶段重点在“轮廓识别”、“图形检测”、“特征匹配”。
🎯 学习模块：
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轮廓检测与绘制（
cv2.findContours,cv2.drawContours） -
边界框、最小矩形、外接圆等形状分析
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霍夫变换：直线检测、圆检测
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特征点检测：Harris、SIFT、SURF、ORB
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图像匹配与拼接（基于描述子的匹配）
✅ 推荐练习：
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用 ORB 实现两张图像的特征匹配
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使用霍夫变换检测图像中的圆形/直线
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提取物体轮廓并测量面积、周长
四、阶段四：视频处理与目标跟踪
图像会动，就变成了视频。OpenCV 同样可以高效处理摄像头和视频文件，支持实时检测与追踪。
🎯 学习模块：
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视频读取与帧处理（
cv2.VideoCapture,cv2.VideoWriter） -
帧差法 / 背景建模实现运动目标检测
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多目标追踪算法：KCF、CSRT、MOSSE
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结合鼠标事件选择追踪区域
✅ 推荐练习：
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用摄像头实现运动目标追踪
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视频文件帧提取、灰度化处理、保存新视频
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使用 CSRT 实现多目标追踪 Demo
五、阶段五：项目实战与综合应用
掌握基本模块后，就可以尝试一些更复杂的实战项目，把碎片化知识融合在一起。
🛠 项目建议：
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人脸识别与打马赛克系统（Haar + 视频处理）
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车道线检测项目（Canny + 霍夫变换）
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摄像头扫码识别（二维码检测 + 解码）
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AR 实时贴纸/变脸系统（关键点检测 + 图像融合）
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图像拼接全景图系统（特征匹配 + 单应性矩阵）
✅ 进阶工具推荐：
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Flask + OpenCV 实现 Web 可视化界面
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将项目部署在 Raspberry Pi、Jetson Nano 上
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与 YOLO、TensorFlow、ONNX 集成模型进行二次识别
六、阶段六：与深度学习结合（可选进阶）
OpenCV 提供了 DNN 模块，支持加载训练好的深度学习模型，如 YOLO、MobileNet、ResNet，实现分类、检测、分割等任务。
🎯 学习方向：
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使用
cv2.dnn.readNetFromONNX()加载模型 -
读取 YOLOv5 导出的 ONNX 权重进行推理
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搭建前端界面进行实时识别展示
七、学习周期建议
| 阶段 | 所需时间（建议） | 说明 |
|---|---|---|
| 基础准备 | 3~5 天 | 配置开发环境，掌握 Python/Numpy |
| 图像处理 | 7~10 天 | 入门 OpenCV 核心函数 |
| 图像分析 | 5~7 天 | 学会形状、边缘、轮廓等识别方法 |
| 视频处理 | 5~7 天 | 实现摄像头交互、对象跟踪 |
| 项目实战 | 持续进行 | 每个项目可用 1~2 周深化学习 |
结语
OpenCV 是一扇通往计算机视觉世界的大门。如果你认真走完这条路线，不仅能写出自己的视觉系统，还能为后续学习深度学习、目标检测、3D视觉等打下坚实基础。
