计算机视觉高职阶段主要学习以下内容：
数学基础：
包括矩阵论、数理统计、复变函数、离散数学等。
信号处理：
了解信号与线性系统分析。
计算机基础知识：
包括数据结构与算法、编译原理、设计范式，以及图形图像学的基础知识，如数字图像处理、MATLAB、OpenCV、halcon等。
编程语言：
需要掌握C/C++、脚本语言编程（如Shell、Python、Perl等）。
计算机视觉核心技术：
包括图像内容搜索、人脸检测识别、图像分类标注、OCR（光学字符识别）、增强现实、图像质量评价、图像处理、点云视觉定位、三维视觉重建、物体分类识别等。
实践与应用：
通过项目实践，学习如何设计、实现计算机视觉中的经典算法，培养学生的动手能力和分析问题解决问题的能力。
建议在学习过程中，注重理论与实践相结合，通过实际项目来巩固和应用所学知识。