下面是针对初学者设计的一个学习路线图：

第1周：计算机视觉和OpenCV概述

• 介绍计算机视觉及其应用领域
• 讨论OpenCV的历史、特点和工作原理
• OpenCV的安装和配置（Windows/Linux/macOS）
• 了解OpenCV的基本数据结构（cv::Mat等）

第2周：OpenCV基础

• 图像的基本操作（读取、显示、保存图片）
• 图像的属性（色彩空间、像素访问与修改）
• 图像的几何变换（缩放、旋转、剪切）

第3周：图像处理

• 图像阈值操作、二值化
• 平滑和滤波（模糊、中值滤波等）
• 边缘检测和图像梯度
• 形态学操作（腐蚀、膨胀、开操作、闭操作）

第4周：特征检测与描述

• 角点检测（Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测）
• 边缘检测（Canny边缘检测）
• 关键点检测和特征描述（SIFT、SURF、ORB）

第5周：图像分割与识别

• 轮廓检测与分析
• 对象检测（Haar级联分类器、HOG+SVM方法）
• 简单的图像分类实践

第6周：视频分析

• 读取、显示和保存视频
• 帧间差分和背景减除
• 光流法跟踪运动对象

第7周：相机模型与校正

• 相机中的投影原理
• 相机畸变校正
• 立体视觉基础和双眼测距

第8周：图形用户界面与交互

• OpenCV配合GUI工具箱（如Qt）的使用
• 创建滑动条、按钮与交云窗口
• 事件处理（鼠标事件、键盘事件）

第9周：综合项目实践

• 计划并实现一个简单的计算机视觉项目
• 整合之前学到的技术
• 学习调试、分析和优化OpenCV代码

第10周：课程复习与展望

• 复盘各个主题的要点
• 讨论项目进展
• 探索OpenCV的高级应用和未来走向

额外资源：

• 推荐阅读资料、论坛和社区
• OpenCV的官方手册和文档
• 网上的教程、课程、视频

实验和作业：

• 小型实验和作业来巩固学习内容
• 实训代码

最终项目：

• 展示在整个课程中所学的知识

参考学习资料：

1、李立宗，OpenCV轻松入门，第2版，电子工业出版社，2023

2、李立宗，计算机视觉40例，电子工业出版社，2022