图像处理与计算机视觉是现代计算机科学与人工智能领域中重要的研究方向之一。它涵盖了从图像的获取、处理、分析到对其进行理解和识别的一系列技术和方法。其中，图像分类和对象检测是图像处理与计算机视觉领域中两个重要的任务。

图像分类是将图像分为事先定义好的一组类别或标签的任务。它的目标是根据图像的特征，自动将其归类到正确的类别中。图像分类方法通常分为两步：特征提取和分类器构建。在特征提取阶段，通常会从图像中提取出一组稳定而有区分性的特征，比如色彩、纹理、形状等，来描述图像的内容特征。在分类器构建阶段，利用机器学习算法，将这些特征作为输入，通过训练得到的模型来进行分类。常用的图像分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。

对象检测是在图像中定位和识别一组特定对象的任务。与图像分类不同，对象检测需要确定对象在图像中的位置，并给出其所属类别。对象检测方法通常分为两步：候选区域生成和对象分类与定位。在候选区域生成阶段，通过使用滑窗、图像分割等技术，将图像中可能包含目标对象的区域进行提取。在对象分类与定位阶段，利用机器学习算法或深度学习模型，对候选区域进行分类，并给出所属类别和位置信息。常用的对象检测算法有基于滑窗的方法、区域卷积神经网络（R-CNN）等。

在学习图像分类和对象检测的方法时，有一些基本的概念和技术是需要了解的。首先，需要了解图像的表示方法，比如RGB色彩模型、灰度模型等。其次，需要了解图像特征的提取方法，比如局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。此外，还需要熟悉常用的机器学习算法和深度学习模型，比如SVM、CNN、循环神经网络（RNN）等。此外，了解常用的图像处理工具和库，比如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，对于实际开发和应用也是非常有帮助的。

在学习过程中，可以阅读相关的教材、论文和技术博客，了解和掌握最新的研究进展和技术应用。同时，可以利用公开数据集进行实践和实验，比如ImageNet、COCO等，以提升对算法和方法的理解和掌握。此外，与相关领域的研究者、开发者进行交流和讨论，可以得到更多的经验和指导。

总之，学习图像分类和对象检测的方法需要深入理解图像处理和计算机视觉的基本原理和技术，同时结合机器学习和深度学习等方法进行实践和实验。通过持续学习和实践，可以不断提升对图像处理与计算机视觉的理解和应用能力。