学习机器视觉需要掌握的统计学知识主要包括概率论与统计学的相关内容，如概率分布、随机变量、假设检验、参数估计等。这些统计学知识在机器视觉中发挥着重要作用，以下是具体解释：
概率分布与随机变量：在机器视觉中，图像数据往往具有随机性，理解概率分布和随机变量的性质有助于对图像数据进行建模和分析。例如，在图像去噪、图像增强等任务中，可以利用概率分布模型来刻画噪声的特性，从而设计更有效的去噪算法。
假设检验：在机器视觉中，经常需要对不同的图像特征或算法性能进行比较和评估。假设检验提供了一种科学的方法，用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异，从而帮助选择最优的特征或算法。
参数估计：在机器视觉的模型训练和优化过程中，参数估计是一个重要环节。通过统计学方法，可以对模型参数进行估计和调整，以提高模型的准确性和泛化能力。
掌握概率论与统计学的相关知识对于学习机器视觉至关重要。这些统计学知识不仅有助于理解图像数据的本质特性，还能为机器视觉算法的设计和优化提供有力支持。
