自学机器视觉 有出路。以下是几个支持这一观点的理由：
市场需求增长：
随着技术的不断进步和应用领域的扩展，机器视觉的需求持续增长。在工业、医疗、安防、交通等众多领域，机器视觉都被广泛应用，而且应用需求还在不断增长。
技术融合与创新：
机器视觉正逐渐与人工智能（AI）及深度学习技术相结合，使得系统能够处理更加复杂的问题。这种结合不仅提高了机器视觉系统的性能，也为从业者提供了新的技能要求和发展方向。
行业人才稀缺：
目前市场上针对机器视觉检测的专业和课程相对较少，导致相关领域方面的人才短缺。因此，行业内部的培训和个人自我提升是必须的。从业者可以通过参加培训、在线课程等方式来获取必要的技能。
职业角色多样化：
机器视觉行业的职业角色多样化，包括设计、实施、调试、售后等。对于有工作经历的人，一般有2-3年工作经验就能胜任大部分工作。
成功案例：
通过自学进入机器视觉领域并在行业内取得成功的人不在少数。例如，有机械专业背景的人通过自学转行成为机器视觉工程师，并取得了较高的工资收入。
建议
基础知识学习：掌握基础的编程语言（如C++、C），熟悉图像处理库（如Halcon），了解深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
实践项目：通过实际项目来锻炼自己的技能，可以选择开源项目或者自己设计小项目来实践。
持续学习：机器视觉领域技术更新迅速，需要持续学习和跟进最新的技术动态。
建立网络：参加行业会议、论坛，与同行交流，建立自己的行业网络。
综上所述，自学机器视觉是可行的，并且有广阔的发展前景。通过不断学习和实践，完全有可能在机器视觉领域取得成功。