機器視覺涉及到多種算法，以下是一些關(guān)鍵的算法領(lǐng)域：
算法類別
邊緣檢測算法
如Sobel算法、Canny算法等，用于檢測圖像中的邊緣。
特征提取算法
如SIFT算法、SURF算法、ORB算法等，用于提取圖像中的特征。
目標檢測算法
如Haar特征分類器、HOG+SVM算法、Faster R-CNN算法等，用于檢測圖像中的目標。
分類算法
如k-NN算法、支持向量機算法、深度學習算法等，用于對圖像進行分類。
圖像分割算法
如基于邊緣的分割算法、基于區(qū)域的分割算法、深度學習分割算法等，用于將圖像分割成若干個區(qū)域。
目標跟蹤算法
如卡爾曼濾波算法、粒子濾波算法、深度學習跟蹤算法等，用于跟蹤圖像中的目標。
三維重建算法
如立體視覺算法、結(jié)構(gòu)光算法、多視角幾何算法等，用于從多個圖像中重建出三維模型。
機器視覺學習難度
機器視覺的學習難度因個人背景和學習方法而異。對于初學者來說，如果有一定的編程基礎（如C++），并且對數(shù)字圖像處理有所了解，那么入門并不困難。學習過程中需要有耐心和毅力，因為涉及的知識點較多。隨著不斷的學習和實踐，可以逐步深入掌握機器視覺的技術(shù)。
機器視覺雖然涉及的知識面較廣，但只要有正確的學習方法和持續(xù)的努力，是可以掌握的。
