图像采集：了解镜头、光源、相机选型，打光对图像质量的重要性。

图像处理：掌握压缩、增强、匹配、识别等图像处理技术，包括滤波、连通域、腐蚀膨胀等基本操作。

矩视智能低代码平台：使用该平台进行快速开发，集成深度学习、2D/3D视觉等功能，提升开发效率。

实践建议：

选择专业领域：根据兴趣选择机器视觉的应用领域，如工业视觉、医疗视觉等。

实际项目经验：参与实际机器视觉项目，将理论应用于实践，提升解决问题的能力。

综合能力提升：培养项目管理、团队协作、沟通能力等综合能力，提升职业发展。 

总结：学习机器视觉需掌握相关知识，结合实践进行学习和应用。选择适合自己的领域，提升综合能力，成为优秀的机器视觉工程师。