1.數學基礎:包括線性代數、微積分、概率論、統計學等。這些數學基礎是深入理解計算機視覺算法的基礎。
2.編程語言:掌握至少壹門編程語言，如Python、C++等。，並熟練運用編程語言實現算法。
3.計算機視覺基礎:了解計算機視覺的基本概念，如圖像處理、圖像分割、物體檢測、物體跟蹤、三維重建等。
4.深度學習算法:熟悉深度學習算法，如卷積神經網絡和循環神經網絡，能夠使用深度學習算法進行圖像分類、目標檢測、語義分割等任務。
5.機器學習算法:了解機器學習算法，如支持向量機、決策樹等，並能使用機器學習算法求解。
算法是壹系列解決問題的明確指令。如果算法有缺陷或不適合某個問題，執行它並不能解決問題。不同的算法可能使用不同的時間、空間或效率來完成相同的任務。
理解開發和實現計算機視覺的算法和區別。
1.開發計算機視覺中的算法是指研究和設計新的算法來解決計算機視覺領域的問題。這個過程包括理論研究、算法設計、算法實現和實驗驗證，需要深厚的數學、計算機科學和物理知識。
2.實現計算機視覺的算法是指將已有的算法實現到計算機程序中，實現算法的功能。這個過程側重於程序的實現和優化，需要計算機編程和計算機系統的知識。
3.兩者的區別在於，算法開發側重於算法的研究和設計，實現的算法不壹定是最終的解決方案；算法實現的重點是將算法實現為壹個可運行的程序，並優化其性能，以達到最終的解。