机器视觉自学可行性
发展趋势与应用范围：机器视觉技术在工业4.0、大数据、AI和深度学习的推动下，正逐渐被企业广泛接受和应用。其应用范围广泛，包括定位、尺寸测量、OCR/OCV等领域，且市场需求尚未饱和，显示出良好的发展前景。
学习资源与路径：自学者可以通过熟悉视觉库开始，逐步掌握函数、算法和专业名词。网络上存在大量免费的学习资料，如视频课程、书籍和论文等，有助于系统学习和实践。
机器视觉就业前景
行业需求与人才缺口：随着人力成本的提高和产业增值的需求，机器视觉行业的市场需求持续增长。尽管人才短缺，但这也为自学者提供了更多的就业机会。
技术要求与发展空间：机器视觉技术的进步主要体现在软件处理算法上，对图像处理能力的要求不断提高。从事该行业的人员水平参差不齐，但通过自学和实践，可以提升个人竞争力。
自学机器视觉的建议
学习材料的获取：可以通过加入技术交流群或在线课程平台获取学习资源，如CSDN课堂和腾讯课堂。
实践经验的积累：通过参与项目开发和设备应用，积累实际操作经验，提高解决问题的能力。
自学机器视觉是有出路的，尽管就业市场上存在一定的竞争，但随着技术的不断进步和应用领域的扩展，具备机器视觉技能的专业人才将会有更多的发展机会。自学者应积极利用网络资源，不断提升自己的技术水平和实践经验，以适应行业的发展需求。
通过上述分析，可以看出机器视觉不仅在技术上有着广阔的发展前景，而且在就业市场上也有着巨大的潜力。自学者通过系统的学习和实践，完全有可能在这一领域找到自己的位置并取得成功。
