计算机视觉（CV）专业通常涉及以下领域的学习：

计算机科学：

这是计算机视觉工程师职位的基本要求，涉及算法、数据结构、操作系统、计算机体系结构等核心课程。

电子工程：

电子工程提供了硬件和软件系统的设计、实现和测试的基础知识，对于计算机视觉系统的硬件实现尤为重要。

数学：

计算机视觉广泛应用数学知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等，这些课程有助于理解视觉算法的原理和推导。

物理学：

物理学中的光学和图像处理相关理论为计算机视觉提供了重要的理论基础。

此外，根据具体的学习路径和兴趣，学生还可以选择其他相关学科，如信号处理、控制理论、机器学习等，以增强自己在计算机视觉领域的专业能力和竞争力。

建议在选择专业时，综合考虑自身的兴趣和职业规划，选择最适合自己的学科背景和研究方向。