自动化机器视觉的好学程度因人而异，但一般来说，它需要一定的数学和编程基础，以及对计算机视觉和图像处理的基本理解。如果你具备这些基础知识，那么学习自动化机器视觉可能相对容易一些。
在学习自动化机器视觉时，你可以从基本的图像处理技术开始，例如滤波、边缘检测、二值化等，然后逐渐深入到更高级的主题，例如特征提取、模式识别、机器学习等。你也可以通过实践来提高自己的技能，例如使用开源的计算机视觉库（如OpeCV）进行项目实践。
自动化机器视觉是一门具有挑战性的学科，但只要你具备必要的基础知识和技能，并且不断实践和学习，你就可以掌握它。
