机器视觉培训需要的前置知识主要包括数学基础、编程语言、数据结构和算法、图像处理和计算机视觉、深度学习和人工智能等方面。以下是详细解释：
1. 数学基础：
线性代数：矩阵运算、向量运算、线性方程组等，在图像处理、计算机视觉算法中广泛应用。
微积分：在优化算法中常用，如梯度下降等。
概率论和统计：用于处理不确定性和数据分析，是机器学习和深度学习的重要基础。
2. 编程语言：
熟练掌握至少一种编程语言，如Python、C++或C。Python简单易学、功能强大，是机器视觉领域常用的编程语言之一；C++需要掌握面向对象编程、STL标准容器等；C作为高级语言，比C++更容易入门。
3. 数据结构和算法：
熟悉图像处理、特征提取、分类器、深度学习等数据结构和算法。
掌握常用的数据结构，如向量、列表、映射等，以及常用的算法，如排序、搜索等。
4. 图像处理和计算机视觉：
了解图像处理和计算机视觉领域的一些基础知识，如图像滤波、边缘检测、形态学处理、目标检测、跟踪等。
熟悉OpenCV库，用于图像读取、显示、存储、变换等操作。
5. 深度学习和人工智能：
熟悉深度学习和人工智能技术的基本原理和实现方法。
了解神经网络架构，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，在图像识别、目标检测等任务中发挥着重要作用。
掌握深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，用于模型训练、数据分析和可视化。
机器视觉培训还需要具备实践经验和解决实际问题的能力，通过实际项目来应用和巩固理论知识。了解机器视觉系统集成，包括工业相机、光源、镜头等硬件的选型和使用，也是非常重要的。
