機器視覺是一門跨學科的領域，涉及多個專業(yè)和學科的知識和技術。它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。機器視覺也被稱為計算機視覺，是人工智能專業(yè)下的一個分支，專注于使計算機具有“看”的功能，通過對圖像進行分析和理解來實現(xiàn)各種任務。
機器視覺教程推薦
由于機器視覺是一個跨學科的領域，相關的教程可能會涉及到計算機科學、數學、物理學、生物學等多個方面的知識。以下是一些推薦的學習資源：
在線課程：Coursera、edX等平臺上提供了許多由頂尖大學教授的機器視覺和計算機視覺課程。例如，斯坦福大學的CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（卷積神經網絡用于視覺識別）是一門非常受歡迎的課程，深入介紹了計算機視覺的理論和實踐。
書籍：《Computer Vision: Algorithms and Applications》（計算機視覺：算法與應用）是一本全面介紹計算機視覺基礎知識的書籍，適合初學者和中級讀者?！禗eep Learning for Computer Vision》（用于計算機視覺的深度學習）則專注于深度學習在計算機視覺中的應用。
開源項目和競賽：參與GitHub上的開源項目或參加Kaggle等平臺舉辦的計算機視覺競賽，可以讓你在實踐中學習和提升技能。這些項目通常會提供大量的代碼示例和數據集，幫助你更好地理解理論知識。
學術論文：閱讀最新的學術論文是了解機器視覺前沿研究的最佳途徑。 和IEEE Xplore Digital Library是獲取最新研究成果的好地方。
請注意，學習機器視覺需要一定的數學和編程基礎，特別是線性代數、概率論、統(tǒng)計學以及Python或C++等編程語言。由于該領域發(fā)展迅速，持續(xù)關注最新的研究動態(tài)和技術趨勢也是非常重要的。
