​​学机器视觉的难度因人而异，但核心挑战在于其跨学科性、算法复杂性和实践门槛高​​。​​有编程和数学基础者入门更快，而初学者需投入更多时间掌握多领域知识​​。以下是关键点分析：

1. ​​跨学科知识融合​​
   机器视觉结合了计算机科学、图像处理、人工智能和数学（如线性代数、概率论）。例如，工业检测项目需同时运用编程（Python/C++）、图像预处理（OpenCV）和深度学习（CNN），对知识整合能力要求较高。

2. ​​算法与工具复杂度​​
   从传统图像分割到深度学习模型（如YOLO、ResNet），算法需兼顾效率与准确性。医疗图像分析等场景还依赖大量标注数据和算力调试，学习曲线陡峭。

3. ​​实践与场景适配​​
   不同领域（工业、医疗、自动驾驶）面临光照变化、动态环境等问题，需针对性优化。例如，自动驾驶需掌握传感器融合技术，而初学者可能因缺乏真实项目经验难以快速上手。

4. ​​学习路径建议​​

• ​​基础阶段​​：掌握Python、线性代数及OpenCV库。
• ​​进阶阶段​​：学习特征提取、目标检测等算法，参与开源项目（如Kaggle竞赛）。
• ​​持续更新​​：跟进新技术（如Transformer在视觉中的应用）。

​​总结​​：机器视觉虽有一定门槛，但通过系统学习和项目实践可逐步攻克。建议结合自身背景制定计划，优先夯实数学与编程基础，再逐步深入垂直领域。