实习生在机器视觉公司中应掌握以下基础技能：
1. 编程技能：
熟练掌握至少一种编程语言，如Python或C++。Python在计算机视觉领域广泛应用，有丰富的库如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，方便进行算法实现和模型开发；C++则运行效率高，适用于对性能要求严格的计算机视觉应用。
熟悉数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及排序、搜索、动态规划等算法，能够优化代码性能，提高算法效率。
2. 数学基础：
线性代数：理解向量、矩阵运算，如矩阵乘法、求逆等，这在图像处理和深度学习中非常重要。
概率论与统计学：了解概率分布、期望、方差等概念，有助于理解和处理数据中的不确定性；统计学知识可用于数据分析、模型评估等。
微积分：理解导数、积分等概念，在优化算法中用到，如梯度下降法用于训练深度学习模型。
3. 图像处理与计算机视觉基础：
图像处理：了解图像增强、滤波、边缘检测、特征提取等技术，以及图像获取、预处理等基础知识。
计算机视觉：熟悉图像分析、特征提取和模式识别的基本概念，掌握目标检测和图像分割等相关算法。
4. 机器学习与深度学习：
掌握机器学习基础知识，包括监督学习、非监督学习和强化学习。
熟悉深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，了解深度学习背后的原则和技术，如反向传播、梯度下降等。
5. 其他相关技能：
了解信号处理基础，有助于更好地理解图像处理中的一些算法。
熟悉软件开发生命周期，包括需求分析、设计、测试和维护，以及版本控制系统如Git。
具备良好的问题解决能力、沟通能力、团队合作能力和学习能力，以适应快速发展的机器视觉领域。
实习生在机器视觉公司中应掌握编程技能、数学基础、图像处理与计算机视觉基础、机器学习与深度学习以及其他相关技能，以更好地适应工作需求。
