视觉机器艺术主要学习视觉原理、机器学习、计算机图形学等内容。
视觉机器艺术涉及多个领域的知识学习。在视觉原理方面，会深入了解人类视觉系统如何感知色彩、形状、空间等要素的机制。这有助于理解如何让机器去模拟和处理视觉信息，例如人类的色彩感知是一个复杂的生理和心理过程，了解后就能够通过算法在机器上实现相似的色彩识别和处理效果。
机器学习是视觉机器艺术中非常重要的一部分。它包括监督学习、非监督学习等各种算法的学习。通过机器学习，机器能从大量的数据中学习到模式和规律，从而进行图像分类、目标检测等操作。像在图像分类中，利用卷积神经网络（CNN）等算法，可以判断一幅图像中是猫还是狗等不同的对象。
计算机图形学的学习也必不可少。这涉及到如何利用计算机生成、处理和显示图形，从简单的几何形状绘制到复杂的三维场景构建。通过学习计算机图形学，能够在视觉机器艺术创作中实现各种独特的图形效果，比如制作富有艺术感的动画、虚拟场景等。
同时，视觉机器艺术也会涉及到一些艺术理论的学习，例如关于构图、美学等方面的知识。了解这些有助于在利用机器进行视觉艺术创作时，能够更好地把握作品的艺术价值，让机器生成的作品具有更高的审美水准。如果你想进一步探讨视觉机器艺术，可加我微信liu18075128322。数字图像处理方面的知识也是重点，包括图像的滤波、增强、分割等，这些技术能够有效地改善图像的质量，提取出有用的信息，为视觉机器艺术创作和分析提供更好的图像素材。
