计算机视觉是一个广泛的领域，涉及到许多不同的技术和算法。如果你是初学者，我建议你从以下几个方面入手：
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学习基础知识：首先，你需要了解计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取和目标检测等。你可以通过阅读相关书籍或在线教程来学习这些知识。
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实践项目：通过实践项目来巩固你所学的知识。你可以在网上找到一些开源的计算机视觉项目，例如GitHub上的OpenCV库，它提供了许多实用的计算机视觉算法和工具。
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参加课程或培训：如果你想更深入地学习计算机视觉，可以考虑参加一些在线课程或培训班。例如，中国大学MOOC网站上有许多与计算机视觉相关的课程。
计算机视觉例程是学习计算机视觉的重要资源，可以帮助你更好地理解计算机视觉的基本概念和算法。以下是一些值得参考的计算机视觉例程：
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《计算机视觉实战演练：算法与应用》：这是一个结合代码、数据集和HTML的在线数字学习媒介，以计算机视觉的发展历程和自顶向下的学习过程为核心，为读者提供一个人人可学习计算机视觉的平台。
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《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》：这本书在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。
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OpenCV实战手册：这个手册中主要涉及以下几部分，首先是对OpenCV中自带的基本函数进行介绍。其次是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测等；另一方面是基于OpenCV实现图像增强，例如利用OpenCV消除运动所引起的图像模糊等。最后是OpenCV与深度学习等其他相结合实现图像分割、人脸检测、运动检测等难度较大的问题。
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《计算机视觉40例》全书精讲：这是一套由清华博士带领的视频教程，内容涵盖人脸识别、行人检测、缺陷检测、图像分割等多个领域，适合从入门到深度学习的学者观看。
以上这些资源将帮助你更好地理解和实践计算机视觉技术。
计算机视觉代码及结构通常包括以下几个部分：
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图像读取和预处理：这部分代码用于读取图像文件，并对图像进行预处理，例如调整大小、灰度化、二值化等。
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特征提取：这部分代码用于从图像中提取有用的特征，例如边缘、角点、纹理等。常用的特征提取算法有SIFT、SURF、HOG等。
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目标检测：这部分代码用于在图像中检测出感兴趣的目标，例如人脸、车辆、行人等。常用的目标检测算法有Haar级联分类器、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、YOLO等。
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目标跟踪：这部分代码用于在视频序列中跟踪感兴趣的目标，例如人的运动轨迹、车辆的行驶路线等。常用的目标跟踪算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器、光流法等。
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图像分割：这部分代码用于将图像分割成不同的区域，每个区域代表一个物体或背景。常用的图像分割算法有阈值分割、水平集方法、分水岭算法等。
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三维重建：这部分代码用于从多个视角的图像中重建出三维场景，例如建筑物、地形等。常用的三维重建算法有立体匹配、光束法平差等。
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可视化和结果展示：这部分代码用于将处理后的图像或结果可视化并展示给用户，例如显示检测到的目标框、绘制分割结果等。常用的可视化库有OpenCV、Matplotlib等。