天问机器视觉编程的情况可以从以下几个方面进行分析：
理论基础
机器视觉编程涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个学科，要求编程者具备扎实的理论基础。这包括图像的表示方式、颜色空间转换、滤波器设计等内容。
算法实现能力
机器视觉编程需要能够设计和实现各种图像处理和模式识别算法，如特征提取、图像分割、目标检测、物体跟踪等。编程能力和算法设计思维是评估水平的主要指标。
项目实践经验
在实际项目中应用机器视觉编程能力的经验也是评估水平的重要依据。具备成功完成多个机器视觉项目的经验，对于解决实际问题和应对挑战都有很大帮助。
开源贡献和学术研究
积极参与开源项目、贡献自己的代码和算法，以及在学术界发表相关研究成果，都是提高机器视觉编程水平的重要途径。
市场需求和发展前景
随着人工智能和机器学习技术的进步，机器视觉编程在图像处理、计算机视觉和自然语言处理等领域有着广泛的应用。市场需求增长，薪资待遇提升，行业应用广泛，技术创新推动发展，市场规模扩张。
技术门槛和挑战
机器视觉技术门槛相对较高，涉及多组态、软件编程和非标的特性。虽然前景广阔，但学习的难度较大，具体发展还依赖于所应用的具体场景。
综上所述，天问机器视觉编程是一个技术含量高、市场需求大、薪资待遇优厚的领域。对于有相关理论基础和算法实现能力的编程者来说，具有很好的发展前景。然而，由于技术门槛较高，需要不断学习和实践才能掌握和提高。建议编程者可以通过参与开源项目、积累项目经验、发表研究成果等方式，不断提升自己的机器视觉编程水平。