学习OpenCV可以按照以下步骤进行：
- 学习C++：OpenCV主要使用C++进行开发，因此学习C++是基础。了解C++的基础语法、数据类型、指针、内存管理等基本知识，为后续学习OpenCV打下基础。
- 学习OpenCV基础：了解OpenCV的基本概念和函数，包括图像处理、视频处理、特征提取等。可以通过OpenCV官方文档或者教程进行学习。
- 深入学习图像处理：在OpenCV中，图像处理是一个重要的领域。学习图像的基础知识，如像素、色彩空间、滤波等，并掌握OpenCV提供的各种图像处理函数。
- 深入学习计算机视觉：计算机视觉是OpenCV的核心领域之一。学习计算机视觉的基础知识，如特征检测、物体检测、图像分割等，并掌握OpenCV提供的各种计算机视觉算法。
- 掌握OpenCV的高级功能：OpenCV不仅提供了基本的图像处理和计算机视觉功能，还提供了许多高级的功能，如机器学习、光学字符识别等。可以根据自己的兴趣和需求进行学习和掌握。
- 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识，并提高自己的实际开发能力。可以找一些OpenCV相关的项目进行实践，如人脸识别、车牌识别、机器人视觉等。
总之，学习OpenCV需要一定的数学和编程基础，需要持续的实践和探索，同时也可以通过参加相关课程和参考相关教程来系统学习。
开胃小菜：
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它包含了大量的图像和视频处理函数。其中，Mat类是OpenCV中用于存储图像和矩阵的容器类。
下面是从安装OpenCV到利用Mat创建存储图像和矩阵的实例的详细步骤：
1. 安装OpenCV
安装OpenCV需要先安装一些依赖项，如CMake、GCC、G++、Boost等。下面是具体的步骤：
（1）下载OpenCV源代码并解压缩到本地。
（2）安装CMake并配置环境变量。
（3）安装GCC、G++、Boost等依赖项。
（4）使用CMake创建项目并配置OpenCV。
（5）使用编译器编译项目，并找到安装目录进行安装。
2. 创建并配置OpenCV项目
使用CMake创建一个新的项目，并将OpenCV源代码添加到该项目中。在配置时需要指定使用的编译器和编译器版本。
3. 编译OpenCV
使用编译器编译OpenCV项目。如果出现任何问题，可以查看CMake生成的文档以了解如何解决它们。
4. 利用Mat创建存储图像和矩阵的实例
下面是一个简单的示例程序，演示如何使用Mat创建和存储图像和矩阵数据：
（1）创建一个名为“image_process.cpp”的文件，并将以下代码复制到该文件中：
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 从文件中读取图像数据并存储到Mat对象中
Mat image = imread("image.jpg");
// 创建空的Mat对象并向其中存储数据
Mat matrix(3, 3, CV_32F); // 创建一个3x3的矩阵，数据类型为32位浮点数型
for (int i = 0; i < 3; i++) { // 向其中填充数据
for (int j = 0; j < 3; j++) {
matrix.at<float>(i, j) = (i + j); // 向其中填充数据
}
}
// 将Mat对象中的图像数据显示出来
imshow("Image", image); // 显示图像窗口
waitKey(0); // 等待用户按下按键后显示下一个窗口
// 将Mat对象中的矩阵数据显示出来
imshow("Matrix", matrix); // 显示矩阵窗口
waitKey(0); // 等待用户按下按键后显示下一个窗口
return 0;
}
（2）在终端中进入项目根目录，并执行以下命令进行编译：
g++ image_process.cpp -o image_process pkg-config --cflags --libs opencv4
（3）执行以下命令运行程序：./image_process运行程序后，会先弹出一个显示图像的窗口，然后弹出一个显示矩阵的窗口。