人工智能机器视觉需要学习图像处理、目标检测和识别、图像分析和理解、三维重建和虚拟现实、模式识别和智能决策等多个方面的知识和技能，只有全面掌握这些内容，才能在人工智能机器视觉领域取得突破和创新。
如何进行目标检测和识别
学习目标检测和识别的算法和模型，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、深度学习等方法，掌握图像分类、目标定位、物体识别等技术。
人工智能机器视觉是指通过计算机技术实现对图像和视频数据的处理和理解，使机器能够像人类一样“看见”和“理解”视觉信息。要学习人工智能机器视觉，需要掌握以下几个方面的知识和技能：
人工智能机器视觉要学什么？
如何进行模式识别和智能决策
学习模式识别和智能决策的方法和技术，了解机器学习、深度学习的相关理论和算法，掌握模式分类、推理和决策等技术。
如何进行三维重建和虚拟现实
学习三维重建和虚拟现实的技术和算法，了解三维点云处理、相机标定、姿态估计等基础知识，掌握虚拟现实技术的实现方法。
如何进行图像分析和理解
学习图像分析和理解的方法和技术，包括图像语义分割、场景理解、行为分析等，掌握图像内容的表示和理解。
如何进行图像处理
学习图像处理算法和方法，掌握图像去噪、增强、分割、特征提取等基本技术，了解数字图像相关理论和算法。
