进入计算机视觉领域的一个强势专业是计算机科学，重点是人工智能 (AI) 或机器学习 (ML)。 计算机科学提供实施和优化视觉系统所需的基础编程和算法技能。 数据结构、算法和软件工程等核心课程教授高效的代码设计，这对于处理大型图像数据集至关重要。 计算机视觉、图像处理和神经网络方面的专业选修课直接解决诸如对象检测、分割和 3D 重建等主题。 例如，涵盖卷积神经网络 (CNN) 或 OpenCV 库的课程让开发人员能够构建分析视觉数据的系统。 许多大学还提供实践项目，例如训练模型以识别面部标志或跟踪视频中的运动，从而巩固实践技能。
另一个相关的专业是电气工程 (EE)，特别是对于那些对硬件-软件集成感兴趣的人。 EE 项目强调信号处理、传感器技术和嵌入式系统——这是在无人机、机器人或智能手机等设备上部署视觉系统的关键领域。 数字信号处理 (DSP) 课程教授从图像中过滤噪声或增强弱光相机数据的技术。 嵌入式系统课程帮助开发人员优化视觉算法，以在资源受限的硬件上实现实时性能，例如使用计算能力有限的边缘设备。 例如，EE 毕业生可能会为自动驾驶汽车设计相机模块，将光学器件、传感器校准和 ML 推理结合在微控制器上。 这种以硬件为中心的视角补充了以软件为中心的计算机视觉工作。
第三种选择是数学或统计学，尤其是对于旨在创新算法设计的开发人员。 计算机视觉在很大程度上依赖于线性代数（用于变换、矩阵运算）、微积分（优化损失函数）和概率（处理数据中的不确定性）。 数学密集型课程培养了理解高级技术（如运动结构或生成对抗网络 (GAN)）所需的分析严谨性。 例如，解决相机姿态估计问题需要矩阵分解，而统计方法是医学成像中异常检测的基础。 一些项目提供将理论与编码相结合的计算数学课程，教授诸如数值优化库（例如，SciPy）或概率模型之类的工具。 这种背景对于承担以研究为导向的角色或改进核心视觉算法非常有价值。