計算機視覺(Computer Vision)是人工智能技術的一個重要領域，它致力于讓計算機具備“看”的能力，從圖像或視頻中獲取高級抽象信息，并通過對這些信息的處理和理解，實現對現實世界場景的描述、解釋和識別。以下是入門計算機視覺的方法：

1、了解基本概念：學習計算機視覺的基本術語和概念，如圖像處理、特征提取、目標檢測、圖像分割等。

2、選擇編程語言：Python是計算機視覺領域的主流編程語言之一，因其簡潔的語法和豐富的庫支持而受到廣泛歡迎。C++也常用于計算機視覺項目，特別是當性能要求較高時。

3、學習數學基礎：計算機視覺涉及大量的數學知識，包括線性代數、概率論、統計學、微積分和優化等。這些知識對于理解和應用計算機視覺算法至關重要。

4、掌握編程技能：熟悉至少一種編程語言，并能夠編寫基本的代碼來處理圖像和視頻數據。

5、實踐與項目經驗：通過參與實際項目來加深對計算機視覺的理解。可以從簡單的項目開始，逐漸增加難度。例如，使用YOLOv4進行車牌識別或人臉口罩檢測等。

6、關注最新動態：計算機視覺是一個快速發展的領域，新的算法和技術不斷涌現。關注最新的研究論文、博客文章和技術報告，以保持對最新動態的了解。

7、培養解決問題的能力：計算機視覺不僅僅是關于算法和技術，更重要的是如何將這些工具應用于解決實際問題。培養批判性思維和問題解決能力，這將在學習和實踐中發揮重要作用。

綜上所述，入門計算機視覺需要時間和努力，但通過系統的學習和實踐，可以逐漸掌握這一領域的知識和技能。重要的是保持好奇心和耐心，不斷探索和挑戰自己。