学习计算机视觉数学需要掌握以下几个关键领域：
数学基础
线性代数：包括矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等。这些知识是图像处理和计算机视觉算法的核心。
概率论和统计学：用于理解模型训练中的随机性和预测分布，例如线性回归、决策树、支持向量机等。
微积分：特别是在深度学习中的反向传播算法中，微积分用于优化算法。
编程基础
编程语言：熟练掌握至少一门编程语言，如Python，并学习数据结构、算法和编程思想。
图像处理库：如OpenCV，提供图像处理和视频处理的基本功能。
数值计算库：如NumPy，用于处理多维数组和矩阵运算。
计算机视觉算法
图像处理基础：包括数字图像的表示、变换和滤波等。
经典算法：如边缘检测（如Sobel算子）、图像分割（如分水岭算法）、目标检测（如Faster R-CNN）。
深度学习：学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
实践项目
通过实践项目加深对计算机视觉知识的理解和掌握，例如人脸识别、物体识别、图像风格转换等。
其他相关技术
三维视觉和立体匹配：学习从多个视角的图像中重建三维场景的技术，如结构从运动（SfM）、同步定位与地图构建（SLAM）。
强化学习：了解强化学习的基本原理和应用，这在某些计算机视觉任务中也非常重要。
学习建议
系统学习：建议按照上述学习路线逐步学习，从数学基础到编程基础，再到计算机视觉算法和实践项目。
理论与实践相结合：在学习理论的同时，通过编写代码和参与实践项目来巩固所学知识。
利用优质资源：利用在线课程、学术论文、开源项目和社区资源来辅助学习。
持续学习：计算机视觉是一个快速发展的领域，持续学习新的技术和算法是必要的。
通过以上步骤和资源，你可以逐步建立起计算机视觉数学的知识体系，并在实践中不断提升自己的技能。