推崇以練促學(xué)，以學(xué)促練。所以不會一上來就推薦一堆理論性東西的。

1）opencv。無論以后是否使用opencv，咱先用著玩起來。找本書跟著寫寫demo，然后自己做點小應(yīng)用，雖然一直在調(diào)用api但是大概知道圖像處理是個什么玩意兒。（當(dāng)然期間配合著可以學(xué)學(xué)C++或者Python）

2）岡薩雷斯的數(shù)字圖像處理 + opencv部分源碼。調(diào)了這么久的api，是不是已經(jīng)欲求不滿了？所以我們開始研究算法吧，這時候?qū)τ谝恍┏Ｓ玫暮瘮?shù)，我們可以去看看對應(yīng)的實現(xiàn)，以及在理論上到底是個什么意思，為什么需要這樣。記住是opencv的部分源碼，不是讓你去通看，看著看著就沒興趣了，而且也迷失了方向。

3）數(shù)學(xué)。 對于算法走到后來就是很多數(shù)學(xué)的東西，對于這些我推薦的還是差哪兒補哪兒，哪兒不懂學(xué)哪兒。而不是抱著幾門公開課，厚厚的書啃，這樣就又迷失方向了，記住我們是要學(xué)圖像處理的。

4）項目實踐。這個不用多說，找點實際問題去解決會進步很快哦。

當(dāng)這兒，我們已經(jīng)對圖像處理有了一個熟悉感了，但是可能會覺得有些雜，這時候就是靜下來系統(tǒng)的看看岡薩雷斯那本書了，慢慢的就會有一種通透的感覺。（我也沒達到通透。。。）

以上就是傳統(tǒng)圖像處理算法的路子了?，F(xiàn)在還有很火的 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí) 做圖像處理的。大概路子差不多，學(xué)的東西不太一樣。