机器视觉的难易程度因人而异，取决于个人的背景、学习能力和投入程度。对于有编程和数学基础的人来说，入门并不难，但成为专家需要不断学习和实践。

 机器视觉的学习难度

- 基础知识：机器视觉涉及图像处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，需要掌握线性代数、概率论、统计学等数学知识，以及编程语言如Python等。

- 实践操作：需要掌握各种机器视觉算法和工具的使用，通过实操项目和案例学习来提升实际操作能力。

- 持续学习：机器视觉技术更新迭代快，需要不断学习新的研究和技术。

 机器视觉的学习路径

- 数学和编程基础：掌握线性代数、概率论、统计学等数学知识，以及Python等编程语言。

- 机器视觉基本概念：了解机器视觉的基本概念，包括图像处理、特征提取、图像分割等。

- 主要算法和模型：学习机器视觉的主要算法和模型，如卷积神经网络(CNN)、目标检测算法(如YOLO、RCNN)等。

- 实践项目：通过实际项目来巩固所学的知识，可以使用开源库如OpenCV和TensorFlow，或者参加机器视觉比赛。

 机器视觉的应用领域

机器视觉技术广泛应用于工业、医疗、安防、交通等领域，需求不断增长，为学员提供了广阔的就业前景。

通过上述信息，可以看出机器视觉是一个需要不断学习和实践的技术领域，虽然有一定的学习难度，但通过系统的学习和实践，是完全有可能掌握相关技能的。