要从事机器视觉领域的工作，需要掌握一系列的基础知识和技能。以下是根据搜索结果整理出的关键基础知识和技能：

 数学基础

- 线性代数：矩阵运算、向量运算、线性方程组等。

- 微积分：在优化算法中常用。

- 概率论和统计：用于处理不确定性和数据分析。

 编程语言

- Python：机器视觉领域常用的编程语言之一，简单易学、功能强大。

- C++：需要掌握面向对象编程、STL标准容器等。

- C#：作为高级语言，比C++更容易入门。

 数据结构和算法

- 图像处理算法：如滤波、锐化、平滑、边缘检测等。

- 计算机视觉算法：特征提取、匹配、三维重建等。

 图像处理和计算机视觉

- OpenCV库：图像读取、显示、存储、变换等操作。

- 深度学习框架：如Pytorch，用于模型训练、数据分析和可视化。

 机器视觉相关库和工具

- Halcon：数字图像处理算法工具。

- TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn：用于深度学习、模型训练、数据分析和可视化。

 行业技能

- 机器视觉系统集成：了解工业相机、光源、镜头等硬件的选型和使用。

- 实战项目经验：通过实际项目来应用和巩固理论知识。

 进阶技能

- C++内存模型、泛型模板编程、设计模式、并发编程。

- 深度学习模型调参、剪枝优化、推理部署。

通过掌握这些基础知识和技能，您将能够更好地进入机器视觉行业，并在实际工作中发挥重要作用。建议根据个人兴趣和职业规划，选择合适的培训课程和学习路径。