在Python中进行计算机视觉项目的实战，通常需要以下几个步骤：
环境搭建：首先，需要安装Python和必要的计算机视觉库，如OpenCV、NumPy、Pillow、TensorFlow等。
数据准备：根据项目需求准备或收集图像数据集，进行预处理，如调整大小、归一化、数据增强等。
图像处理：使用OpenCV等库进行图像读取、显示、灰度化、边缘检测、特征提取等基本操作。
特征提取与识别：应用SIFT、SURF等特征提取算法，以及使用分类器如SVM、随机森林等进行目标识别。
模型训练与评估：如果是深度学习项目，使用TensorFlow、PyTorch等框架搭建模型，进行训练和评估。
项目实战：例如，可以实现人脸识别、图像分类、目标检测等项目。以下是一些具体的实战经验分享：
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