关键是从简单小项目起步，如用OpenCV颜色阈值法在水果图中框出苹果，边做边学HSV、形态学等知识；再过渡到YOLOv5推理、YOLOv8微调训练，最后建立“采集错例→标注→重训→测试→部署”闭环。
想从零开始学图像处理并掌握目标检测，关键不是先啃理论，而是用“小任务驱动学习”——选一个你能看懂、能跑通、能改出效果的小项目起步，边做边补基础。
别一上来就跑COCO数据集或YOLOv8。先用OpenCV + 简单模板匹配或颜色阈值法，在手机拍的一张水果图里框出苹果。你会立刻遇到问题：光照影响颜色识别、苹果角度导致模板不匹配、背景杂乱干扰轮廓提取。这些问题逼你去查HSV空间、形态学操作、轮廓筛选逻辑——知识是为解决问题而生的，不是为背诵而存在。
等你能手工搞定简单场景后，马上切入深度学习路径。下载YOLOv5官方仓库，用预训练权重（如yolov5s.pt）直接推理自己的照片。不改代码，只做三件事：换输入图、看输出坐标和置信度、用cv2.rectangle画出来。这时你会好奇“它怎么知道这是狗不是猫”，自然引向模型结构、anchor机制、NMS原理。
选一个垂直小场景，比如“宿舍桌面检测”（水杯、键盘、耳机），收集20张图，标注50个框。用YOLOv8n（轻量级）训练100轮。你会发现：标注质量比模型选择更重要；验证集不能随机切，要包含不同光照/角度；学习率设高了loss爆炸，设低了半天不收敛。这些全是书本不写的实战手感。
目标检测不是“训完就完”。上线后收集bad case（用户上传的识别失败图），加进训练集，重训、AB测试、更新模型。这个闭环才是工业级能力的核心。哪怕只有10张新图，重新训一次，对比旧版效果，你就真正理解什么叫“数据驱动迭代”。
基本上就这些。不复杂但容易忽略：所有技术细节的价值，都体现在你能否快速定位一张图为什么没框出来。从像素到bbox，每一步都要可解释、可调试、可验证。
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