计算机视觉之所以难学，主要原因可以归纳为以下几点：
复杂的视觉处理机制
计算机视觉需要模拟人类的视觉机制，包括大脑、眼睛和感官的协同工作。人类的视觉系统能够处理复杂的视觉信息，从原始信号摄入到最终识别物体，涉及多通道处理、注意力系统选择性分析以及反馈机制的调节。
多学科知识的融合
计算机视觉不仅涉及计算机科学的基础知识，还需要掌握数学、物理、信号处理等领域的知识。这种跨学科的性质使得学习计算机视觉需要广泛而深入的学习。
编程技能和分析能力
学习计算机视觉需要具备较强的编程技能和分析能力，以便实现和优化复杂的算法。
图像噪声和质量问题
图像噪声和成像质量差异会对计算机视觉系统的性能产生显著影响。噪声可能会干扰计算机视觉算法的准确性，特别是在识别和分离图像中的不同部分时。
复杂场景下的目标检测和跟踪
在复杂场景中，目标检测和跟踪是一个挑战。例如，在逆光或复杂背景下，计算机视觉系统往往难以准确识别和跟踪目标。
遮挡和上下文理解
遮挡问题使得计算机视觉在处理部分遮挡的物体时面临挑战。此外，理解上下文信息对于计算机视觉系统来说也是一个难题，例如，判断图像中物体的具体身份和关系。
高精度要求的应用
许多计算机视觉应用，如自动驾驶和无人车，对精度有极高的要求。实现这些应用需要解决一系列技术难题，如高精度地图构建、实时目标检测和跟踪等。
神经网络的挑战
深度神经网络在训练过程中面临梯度消失、梯度爆炸和退化等问题，这些问题使得训练更高层次的网络变得异常困难。
综上所述，计算机视觉之所以难学，是因为它涉及到复杂的视觉处理机制、多学科知识的融合、编程技能和分析能力的结合，以及在实际应用中需要解决的一系列技术难题。尽管如此，随着技术的不断发展和研究的深入，计算机视觉的应用前景将越来越广阔。