① 如何學習機器視覺
從圖像處理入手，先了解圖像處理最基本的操作，如圖片的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
② 機器視覺從哪裡開始學
具體運算元實現方法不用理會，只要會用就可以了。機器視覺與圖像處理是兩碼事喲。學機器視覺，可以從《機器視覺實用教程》開始，圖像處理實用型有的《NI Vision Builder for AI入門教程》，《基於Vision Assistant的圖像處理實用教程》，《LabVIEW Vision圖像處理開發寶典》等。
③ 我要學習機器視覺編程需要看那些書怎麼學習
最需要學的是數學知識，機器視覺，靠的不是編程能力，而是數學演算法能力。
第一，高等數學
第二，線性代數
第三，OpenGL知識
④ 如何自學人工智慧
學習AI的大致步驟：
（1）了解人工智慧的一些背景知識；
（2）補充數學或編程知識；
（3）熟悉機器學習工具庫；
（4）系統的學習AI知識；
（5）動手去做一些AI應用；
1 了解人工智慧的背景知識
人工智慧裡面的概念很多，比如機器學習、深度學習、神經網路等等，使得初學者覺得人工智慧很神秘，難以理解。剛開始學習的時候，知道這些名詞大致的意思就行了，不用太深究，學習過一段時間，自然也就清楚這些概念具體代表什麼了。
人工智慧是交叉學科，其中數學和計算機編程是學習人工智慧最重要的兩個方面。這些在「知雲AI專欄」之前的文章「認識人工智慧」，也為大家介紹過，沒閱讀過的同學可以去看一下。
下圖為人工智慧學習的一般路線：
2補充數學或編程知識
對於已經畢業的工程師來說，在系統學習AI之前，一般要補充一些數學或者編程方面的知識。如果你的數學和編程比較好，那麼學習人工智慧會輕松很多。
很多同學一提到數學就害怕，不過，學習人工智慧，數學可以說是繞不過去的。在入門的階段並不需要太高深的數學，主要是高等數學、線性代數和概率論，也就是說，大一大二學的數學知識已經是完全夠用了。如果想要從事機器學習工程師的工作，或者搞人工智慧的研究，那麼應該多去學習數學知識，數學好將會是工作中的一大優勢。
Python是在機器學習領域非常受歡迎，可以說是使用最多的一門編程語言，因此Python編程也是需要掌握的。在眾多的編程語言中，Python是比較容易學習和使用的編程語言，學好Python也會受益很多。
3 熟悉機器學習工具庫
現在人們實現人工智慧，主要是基於一些機器學習的工具庫的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在這里推薦大家學習PyTorch。PyTorch非常的受歡迎，是容易使用的機器學習工具庫，有人這樣評價PyTorch「也說不出來怎麼好，但是使用起來就是很舒服」。
剛開始學習人工智慧的時候，可以先運行一下工具庫官網的示例，比如MNIST手寫體識別等。這樣會對人工智慧有一個感性的認識，消除最初的陌生感。然後可以看看裡面的代碼，你會發現，其實神經網路的程序並不復雜，但是會對神經網路的原理和訓練有很多的疑問。這是一件好事，因為帶著問題去學習，會更有成效。
4 系統的學習人工智慧
這里的人工智慧主要指機器學習，因為目前人工智慧主要是通過機器學習的方式來實現的。
機器學習知識主要有三大塊：
（1）傳統機器學習演算法，比如決策樹、隨機森林、SVM等，這些稱作是傳統機器學習演算法，是相對於深度學習而言的。
（2）深度學習，指的就是深度神經網路，可以說是目前最重要最核心的人工智慧知識。
（3）強化學習，源於控制論，有時候也翻譯成增強學習。深度學習可以和強化學習相結合使用，形成深度強化學習。
在這里需要知道的是深度學習並不難學，對於一些工科的研究生，一般只需要幾周就可以上手，並可以訓練一些實際應用中的神經網路。但是想要對深入學習有深入理解不是容易的事情，一般需要幾個月的時間。
傳統機器學習演算法的種類非常多，有些演算法會有非常多的數學公式，比如SVM等。這些演算法並不好學，因此可以先學習深度學習，然後再慢慢的補充這些傳統演算法。
強化學習是比較有難度的，一般需要持續學習兩三個月，才能有所領悟。
5 動手去做一些AI應用
學習過幾周的深度學習之後，就可以動手嘗試去做一些AI應用了，比如圖像識別，風格遷移，文本詩詞生成等等。邊實踐邊學習效果會好很多，也會逐漸的加深對神經網路的理解。
⑤ 到底如何學習機器視覺
如何學習機器視覺？
機器視覺入門
很多人問機器視覺如何學習？哪裡有比較好的學習資料？總結了一下各個方向的學習資源總結，也會不定期在公眾號里分享一些機器視覺相關內容，希望對有需要的人有幫助，也希望大家能多多交流討論，共上一層樓。
如何學習機器視覺？
1、其實機器視覺涵蓋的方向非常廣泛，想要學習機器視覺而且以後要從事機器視覺相關工作的各位應該弄清楚自己以後想從事的方向，這一點可以先從相關企業招聘哪些崗位以及崗位要求來進行初步了解。然後針對不同崗位對崗位職責的要求進行學習補充。
（1）有哪些機器視覺公司？
可以直接網路搜索機器視覺等關鍵詞，或者進入第三方信息平台：如機器視覺網查看現在的機器視覺公司有哪些
（2）有哪些崗位
根據你所找到的機器視覺公司網路查找 公司名稱+招聘網站，比如直接搜索「奧普特+智聯招聘」
2、對於機器視覺基本概念的了解是必不可少的，因為從大范圍大環境下去了解會非常利於你對其他零散知識的整合，也更容易接納。比如對機器視覺及機器視覺相關詞彙在理論上的認識：機器視覺、機器視覺系統、視覺檢測，機器視覺技術等這些是什麼？有什麼作用？可應用在哪些領域？
3、確定好自己在機器視覺領域的從業方向後，可以分為硬體或軟體方向等確認學習目標；
硬體：工業相機、工控機、線纜、鏡頭、照明（光源）、採集卡、延長器還有圖像處理、視覺處理等其他硬體
軟體：視覺演算法包、軟體包，可以先去了解下市場上使用比較多的，還有使用的開發平台、編程工具等
4、知道自己學習的方向並了解如何使用操作是非常重要的！這一點最好有自己動手操作的環境。
視覺檢測：能搭配硬體軟體自己拍攝調試，了解其主要功能及調試方式。你能有相關條件跟隨一個案例從頭跟到尾，從客戶提出需求-選型-調試-驗收這個過程，了解每一步過程，跟了幾個案例後自己就應該會比較清楚了。
演算法編程：先摸索主要流行軟體包的主要框架及功能實現模塊，再通過看相關書籍，跟隨案例實際操作去熟悉。主要還是多學多問。
以上可能介紹比較粗略，因為不管哪個方向的核心學習方法還是建議去詢問在這一方向上比較有經驗的人，應該更有成效。再有，可以通過訪問國內機器視覺做的比較好的企業，去看看網頁或者去了解乃至參與其工作來學習。
⑥ 機器視覺技術能自學嗎
可以自學，但是都是理論知識是不夠的。
真正的專家都是理論加實踐雙管齊下，缺一不可
建議對機器視覺有興趣的話，一定要到公司去做項目，邊做邊學，這樣是最快的。
⑦ 自學機器視覺應該怎麼入門
找本機器視覺的書來系統的學習。
比如：《圖像處理分析與機器視覺》、《機器視覺演算法與應用》、《機器視覺與機電一體化實踐》
⑧ 我想自學機器視覺！可是不知道怎麼去學！比如買什麼書！有什麼視頻教學嗎還有如何去買個硬體自己練習！
我也開始學視覺， 談談看法。
做業務必要的知識
1，視覺演算法， 對應HALCON等視覺處理軟體，生成可執行代碼。
2，視覺處理軟體提取的圖像代碼， 要放到C# C++等里執行，得到要想要的數據
3，編程軟體和執行機構的通信。比如和PLC或者運動制卡的通信。
總之是一門比較綜合的學問。
視頻網上很少，且都是付費的。買硬體花費太大，
可以先從C++和Halcon學起。
⑨ 如何從0開始學習機器視覺
這是我之前回答其他網友的，供參考
我從事機器視覺3年了。從自身來說，找一家願意接受小白級的員工最靠譜。自學的話不大靠譜，我嘗試自學Halcon，因為現在的工作使用的是其他視覺軟體，雖然大同小異，但總的來說,無法深入理解其中的使用技巧，僅僅停留在初級層面。
而我工作使用的視覺軟體，一年左右，已經很熟練了。畢竟每天都在使用。
其它鏡頭、光學、相機等硬體，更需要多接觸多積累經驗
⑩ 如何學習機器視覺
從圖像處理入手，先了解圖像處理最基本的操作，如圖片的讀取、顯示，仿射變換，平滑、銳化、腐蝕膨脹等。
理論實踐結合。
機器視覺系統最基本的特點就是提高生產的靈活性和自動化程度。在一些不適於人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在大批量重復性工業生產過程中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。
2011年，中國機器視覺市場步入後增長調整期。相較2010年的高速增長，雖然增長率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中國機器視覺市場規模為10.8億元，同比增長30.1%，增速同比2010年下降18.1個百分點，其中智能相機、工業相機、軟體和板卡都保持了不低於30%的增速，光源也達到了28.6%的增長幅度，增幅遠高於中國整體自動化市場的增長速度。電子製造行業仍然是拉動需求高速增長的主要因素。2011年機器視覺產品電子製造行業的市場規模為5.0億人民幣，增長35.1%。市份額達到了46.3%。電子製造、汽車、制葯和包裝機械占據了近70%的機器視覺市場份額。
一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭（定焦鏡頭、變倍鏡頭、遠心鏡頭、顯微鏡頭）、
相機（包括CCD相機和COMS相機）、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟體、監視器、通訊
/
輸入輸出單元等。