学习机器视觉是一个涉及多个方面的过程，包括基础知识学习、核心算法理解、实践项目操作以及持续学习新技术。以下是一些具体的学习步骤和资源推荐：

 学习步骤

- 数学基础：掌握线性代数、概率论、统计学等数学知识，这些是机器视觉算法的基础。

- 编程基础：学习一门编程语言，如Python，这是目前流行的机器视觉开发语言。可以通过在线课程、教程或书籍来学习编程基础。

- 机器视觉基本概念：了解机器视觉的基本概念，包括图像处理、特征提取、图像分割等。

- 主要算法和模型：学习机器视觉的主要算法和模型，如卷积神经网络(CNN)、目标检测算法(如YOLO、RCNN)等。

- 实践项目：通过实际项目来巩固所学的知识，可以使用开源库如OpenCV和TensorFlow，或者参加机器视觉比赛。

- 不断学习进步：机器视觉是一个快速发展的领域，需要不断学习新的研究和技术。

 学习资源推荐

- 书籍：《Computer Vision : Models, Learning and Inference》、《Learning OpenCV》、《Computer Vision : Algorithms and Applications》等。

- 在线课程：李飞飞计算机视觉系列课程、Stanford CS231N等。

- 开源框架：OpenCV、TensorFlow、Caffe等，这些框架是实现机器视觉算法的重要工具。

- 实践项目：GitHub上有许多开源的机器视觉项目，可以作为实践的资源。

通过上述步骤和资源，你可以逐步建立起机器视觉的知识体系，并在实践中不断提升自己的技能。