要学习机器视觉，需要掌握以下几方面的知识和技能：

数学知识

线性代数：帮助处理和转换图像数据，理解矩阵运算、向量空间等概念。

概率论：使机器能够在充满不确定性的图像中做出合理的推断，掌握概率分布、随机变量等。

微积分：在分析图像的变化和特征提取中发挥作用，掌握导数、积分等核心内容。

编程技能

Python语言：因其简洁易懂和丰富的库资源，成为机器视觉领域的首选编程语言。需要掌握基本语法、数据结构和控制流。

其他编程语言：如C++、C等，用于更底层的系统开发和软件框架设计。

图像处理

图像处理库：如OpenCV，学会使用它进行图像的读取、显示、裁剪、滤波、人脸检测、目标跟踪等基本操作和高级功能。

图像处理技术：包括图像获取、预处理、特征提取、分类识别等。

机器学习和深度学习

基本概念：了解监督学习、无监督学习、强化学习等。

常见算法：如决策树、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并能够将其应用于图像分类、识别等任务。

深度学习框架：如TensorFlow和PyTorch，用于构建和训练深度神经网络模型。

计算机视觉

基本概念：如特征提取、特征匹配、图像配准等。

常用算法：如SIFT、HOG、CNN等。

光学原理

光学知识：了解光线的折射、反射、散射等现象对图像质量的影响，选择合适的镜头、设计合理的照明方案。

硬件平台和工具

相机和传感器：了解如何获取和处理图像。

深度学习框架：熟悉如TensorFlow和PyTorch等框架的使用。

数据结构和算法

常用数据结构和算法：如图像匹配算法、目标检测和跟踪算法等。

实践项目

通过实践项目巩固所学，如参与实际机器视觉项目，提升实际操作能力。

建议的学习路线是：

1. 扎实掌握数学和编程基础知识。

2. 深入研究图像处理库，如OpenCV。

3. 涉足机器学习领域，了解并掌握常见算法。

4. 通过实践项目巩固所学，不断提升自己的机器视觉能力。

通过以上步骤，可以逐步建立起机器视觉领域的知识和技能体系。