学习Python计算机视觉，你可以遵循以下步骤：
环境搭建
1. 安装Python和pip。
2. 创建虚拟环境（可选，但推荐）。
3. 安装OpenCV库：
```
pip install opencv-python
基础学习Python基础 ：熟悉Python语法和基础数据结构。
OpenCV入门
学习如何使用OpenCV进行图像读取、显示、转换和增强。
掌握特征提取、物体检测、目标跟踪等图像分析基础操作。
进阶学习
深度学习基础
学习神经网络的基础知识。
掌握卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet。
目标检测
学习并实现传统方法（如Haar、HOG特征）和深度学习方法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）。
图像分类
学习并实现传统机器学习方法（如SVM、随机森林）和深度学习方法（如卷积神经网络、ResNet、Inception等）。
实践项目
1. 选择一个或多个实践项目，如实时视线检测跟踪、基于视频的实时心率检测等。
2. 动手实践，通过项目巩固理论知识。
资源推荐
在线课程：
如Coursera、Udacity等平台提供的计算机视觉相关课程。
书籍：《Python计算机视觉》等教材。
社区和论坛：如Stack Overflow、GitHub等，用于提问和交流。
注意事项
版本兼容性：确保你的软件库和Python版本是兼容的。
持续学习：计算机视觉是一个快速发展的领域，保持学习是必要的。
以上步骤可以帮助你入门Python计算机视觉，并逐步深入。