根据搜索结果，机器视觉领域涉及多学科交叉，以下是推荐的专业方向及核心课程：
一、核心推荐专业
计算机科学与技术 - 核心课程：数据结构、算法设计、操作系统、数据库系统、图像处理、人工智能
- 优势：提供计算机系统与软件开发基础，是机器视觉算法实现的核心。
数学专业
- 核心课程：线性代数、概率论与统计学、微积分
- 优势：支撑图像处理、特征提取、模式识别等数学基础，是机器视觉算法的理论基石。
电子工程专业
- 核心课程：电路分析、信号处理、微电子学、通信原理
- 优势：涉及图像传感器（如CMOS/CCD）设计与信号采集，是硬件实现的关键。
自动化专业
- 核心课程：控制系统理论、机器人技术、过程控制
- 优势：涵盖机械与电子系统集成，适用于工业机器人视觉引导、质量检测等应用。
模式识别与智能系统
- 核心课程：机器学习、深度学习、智能算法
- 优势：聚焦模式识别与智能决策，是机器视觉的核心学科之一。
二、其他相关方向
机械工程专业： 适合涉及机械结构设计与视觉系统集成的场景。 测控专业
三、通用要求
基础能力：需掌握编程语言（如Python）、算法设计与数据结构。
实践导向：建议选择包含实验与项目实践的专业，以增强硬件与软件协同能力。
> 提示：若跨专业学习，可优先选择计算机科学与技术或数学作为基础，再结合电子工程等方向深化。