​​计算机视觉入门难度因人而异，但核心挑战集中在数学基础、编程能力和跨学科知识整合上。​​ ​​关键亮点包括：需掌握线性代数/概率论等数学工具、熟练使用Python/OpenCV等工具、通过实践项目积累经验，同时行业技术迭代快要求持续学习。​​ 以下是具体分析：

1. ​​数学与编程是两大门槛​​
   图像处理涉及矩阵运算（如卷积核计算$x^2+y^2$）、概率统计等数学知识，而算法实现依赖Python或C++编程能力。OpenCV等库的函数调用复杂，需反复调试才能掌握。

2. ​​知识体系碎片化且跨学科​​
   从传统图像处理（边缘检测、霍夫变换）到深度学习（CNN、目标识别），需同时理解光学、机器学习等多领域内容。自学易陷入“学得多但用不精”的困境。

3. ​​实践与理论缺一不可​​
   仅学理论无法解决实际场景问题（如光照变化、物体遮挡）。建议从简单项目入手（如手写数字识别），逐步挑战自动驾驶或医疗影像分析等复杂应用。

4. ​​技术迭代要求持续投入​​
   每年新算法（如Transformer在视觉的应用）和框架更新，需跟踪论文（如CVPR会议）并参与开源社区讨论，否则知识易过时。

​​总结​​：入门难度中等偏上，但通过系统学习路径（基础→工具→项目→前沿）和合理规划时间，6-12个月可达到应用水平。建议优先夯实数学与编程根基，再结合兴趣领域深耕。