大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python视觉编程的问题，于是小编就整理了1个相关介绍Python视觉编程的解答，让我们一起看看吧。
只懂python一门编程语言的人，可以做计算机视觉工程师吗？
单纯从语言方面来看，python是语法最为简单，由于其内置的库非常丰富，因此编程的效率也很高，但是真正在某一专业化的技术领域达到一定造诣，光靠一门语言是不够的，数学的底层算法的逻辑才是技术的本质和核心。
人工智能方面，计算机视觉的难度比自然语言处理还大，公司招聘一般都是硕士起招博士优先。本科生做这个的难度太大了。而且没学过C语言很可能还不是计算机专业的，难度更大。建议最少先考个计算机的硕士吧。
如果你只会一个语言的话，那么也没有问题，只要你能够把工作给干好就可以了。另外我想说的是，其实所有的编程语言都是通用的，你只需要去变换一下你的思维，你就会发现其实学习多门语言并不是一件特别困难的事情。
我本人虽然只是一个前端工程师，并且多年只写html加css。js语言才是最近45年学习的。但是当我掌握了js语言之后，我发现学习其他的语言其实并不困难，比如我现在就掌握了Python以及php，还有go语言。
我发现几乎所有的语言都是通用的，关键的是你的编程思维和你要做的项目。
而对于企业来说，他并不关心你使用的是什么语言，它只关心你能不能够完成他要求你做的工作，如果你不能完成他要求你做的工作，你哪怕会1万种语言企业，也会认为你对他一分钱价值都没有。
所以我认为你完全可以去应聘工作之余掌握多门语言的事情，你可以在工作之后慢慢的学习，无所谓的，只要上手一个项目，做一做你就能够掌握了。
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如果你只懂得python一门编程语言，去做计算机视觉工程师是远远不够的！
计算机视觉如同它的名称一样，它的目的就是想方设法使计算机拥有像动物的视觉一样的能力。计算机视觉需要做的就是***集图片，再将图片以计算机可以理解的数字形式呈现。从而使计算机可以更好的对图像进行处理。
计算机视觉是现在机器学习的一大热门方向，计算机视觉的理念其实与很多概念有部分重叠，包括：人工智能、数字图像处理、机器学习、深度学习、模式识别、概率图模型、科学计算以及一系列的数学计算等。
物体检测一直是计算机视觉中非常基础且重要的一个研究方向，物体识别和检测，顾名思义，即给定一张输入图片，算法能够自动找出图片中的常见物体，并将其所属类别及位置输出出来。当然也就衍生出了诸如人脸检测，车辆检测等细分类的检测算法。
图像分割一直是机器视觉领域非常重要的一部分内容。它的目的就是使一幅图像中的不同物体可以被计算机区分出来
跟踪也属于计算机视觉领域内的基础问题之一，在近年来也得到了非常充足的发展，方法也由过去的非深度算法跨越向了深度学习算法，精度也越来越高，它的主要目的是对运动的物体进行跟踪监测，应用非常多，如对车辆跟踪等。
图像理解就是让计算机去理解图像中的物体到底是什么。这项技术在最近几年发展非常迅速，也是计算机视觉不能绕开的一部分内容。
答案是否定的，目前来看，如果你想从事计算机视觉行业，那么c++是必须会的。
首先，python是解释型语言，每次执行都要编译一次；C++是编译型语言，一次编译随后运行不用编译。这决定了C++的执行效率要优于python,而机器视觉行业毫秒必争，即便是微小的差异，也是非常重要的。
其次，一直以来视觉行业都是以C++为主的。如果不以c++为主，不便于技术传承。当然，这不是主要原因。
目前我也经常会用python做一些开发，做图像识别前期的demo还是很方便的。应用在对效率要求不高的场合也是可以的，但如果是实时性的流水线视觉模组，一般来说就必须用C++了。
也就是说，python你了解一点有益无害，但C++你必须精通。
但是，随着深度[_a***_]学习与传统视觉算法的结合，python变得越来越重要，因为python用来做数据集的分析和训练异常快捷。
因此，要想长期从事计算机视觉行业，最好以C++为主，辅修python,取长补短。
到此，以上就是小编对于python视觉编程的问题就介绍到这了，希望介绍关于python视觉编程的1点解答对大家。
