计算机视觉（CV）视觉算法考研的内容主要包括以下几个方面：
数学基础
线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。
概率论与数理统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。
微积分：函数导数、梯度计算、极值问题等。
编程基础
熟悉编程语言如Python或C++。
掌握相关的计算视觉库，如OpenCV、NumPy等。
计算机视觉基础知识
图像处理：图像的基本操作（读写图像、颜色空间转换）、图像的基本处理技术（平滑、锐化、边缘检测）、图像变换（傅里叶变换、直方图均衡化）。
特征提取：关键点检测（Harris角点检测、SIFT、SURF）、描述子提取（ORB、BRIEF）。
图像配准和全景拼接：图像配准技术（特征匹配、单应性矩阵）、全景图像拼接（使用RANSAC进行稳健匹配）。
经典计算机视觉算法
机器学习基础：回归模型（线性回归和逻辑回归）、分类模型（K近邻、支持向量机）、聚类算法（K-means、层次聚类）。
传统CV模型：主成分分析（PCA）、图像分割（K-means、GrabCut、Watershed算法）、特征提取方法（SIFT、SURF、HOG、LBP算法）。
深度学习基础
神经网络基础：多层感知机（MLP）、基本神经网络的构造和训练。
基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD。
实践环节
通过开源项目、比赛等方式进行实践，提高自己的编程能力和算法实现能力。
建议：
数学基础：重点复习线性代数、概率论与数理统计和微积分，这些是计算机视觉算法的基础。
编程能力：熟练掌握至少一门编程语言（如Python），并熟悉相关的计算视觉库。
理论学习：系统学习计算机视觉和机器学习的基本概念和算法，建议参考MOOC课程、吴恩达机器学习课程等。
实践操作：通过实际项目或比赛来应用所学知识，加深对理论的理解。