计算机视觉领域要求掌握多种关键能力。首先，图像处理是核心技能之一。它涵盖了光学成像基础、颜色理论、滤波技术、局部图像特征识别、图像纹理分析以及图像配准等多个方面。

其次，立体视觉也是计算机视觉的重要组成部分。这一领域涉及的内容包括相机几何模型、双目视觉系统、利用运动恢复物体结构的技术、以及三维重建技术等。

此外，人工智能技术在计算机视觉中扮演着重要角色。这包括场景理解与分析、模式识别、图像搜索、数据挖掘、以及深度学习等技术的应用。

除了上述技能外，与计算机视觉相关的学科还包括机器视觉、数字图像处理、医学成像、摄影测量和传感器技术等。这些领域的知识有助于拓展计算机视觉的应用范围和深度。

掌握这些技能不仅需要深厚的专业知识，还需要不断学习和实践。随着技术的发展，计算机视觉的应用领域正在不断扩展，这要求从业者具备持续学习和适应新技术的能力。

在计算机视觉的实践中，图像处理和立体视觉技术常被应用于工业检测、医疗影像分析、自动驾驶汽车等领域。人工智能技术则为计算机视觉提供了强大的数据处理和模式识别能力，使得机器能够更好地理解和解析复杂的视觉信息。

值得注意的是，计算机视觉领域的技能要求并非一成不变，随着技术进步和应用场景的变化，新的技能和知识也在不断涌现。因此，从业者需要保持对新技术的关注和学习。