机器视觉python学习路线

对于机器视觉的Python学习路线，我建议你按照以下步骤进行学：

1. 入门Python编程：如果你还没有编程基础，可以先学习基本的Python语法和编程概念。你可以通过廖雪峰老师的Python教程（https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1018877595088352）来入门。

2. 学习OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法的实现。你可以通过观看B站上的OpenCV教程来学习，比如《三小时精通OpenCV》（https://www.bilibili.com/video/BV16K411W7x9）和《OpenCV实战》（https://www.bilibili.com/video/BV18B4y1c7r4）。

3. 深入学习机器学习算法：在掌握了Python编程和OpenCV之后，你可以开始学习机器学习算法在机器视觉中的应用。你可以参考吴恩达老师的《机器学习》课程（https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx）。在学习过程中，可以尝试使用Python实现一些经典的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。

4. 深度学习在机器视觉中的应用：深度学习在机器视觉领域有着广泛的应用，特别是在图像分类、目标检测和图像分割等任务上。你可以学习深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，并参考一些经典的深度学习模型在机器视觉中的应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。