① 如何学习机器视觉
从图像处理入手，先了解图像处理最基本的操作，如图片的读取、显示，仿射变换，平滑、锐化、腐蚀膨胀等。
理论实践结合。
② 机器视觉从哪里开始学
具体算子实现方法不用理会，只要会用就可以了。机器视觉与图像处理是两码事哟。学机器视觉，可以从《机器视觉实用教程》开始，图像处理实用型有的《NI Vision Builder for AI入门教程》，《基于Vision Assistant的图像处理实用教程》，《LabVIEW Vision图像处理开发宝典》等。
③ 我要学习机器视觉编程需要看那些书怎么学习
最需要学的是数学知识，机器视觉，靠的不是编程能力，而是数学算法能力。
第一，高等数学
第二，线性代数
第三，OpenGL知识
④ 如何自学人工智能
学习AI的大致步骤：
（1）了解人工智能的一些背景知识；
（2）补充数学或编程知识；
（3）熟悉机器学习工具库；
（4）系统的学习AI知识；
（5）动手去做一些AI应用；
1 了解人工智能的背景知识
人工智能里面的概念很多，比如机器学习、深度学习、神经网络等等，使得初学者觉得人工智能很神秘，难以理解。刚开始学习的时候，知道这些名词大致的意思就行了，不用太深究，学习过一段时间，自然也就清楚这些概念具体代表什么了。
人工智能是交叉学科，其中数学和计算机编程是学习人工智能最重要的两个方面。这些在“知云AI专栏”之前的文章“认识人工智能”，也为大家介绍过，没阅读过的同学可以去看一下。
下图为人工智能学习的一般路线：
2补充数学或编程知识
对于已经毕业的工程师来说，在系统学习AI之前，一般要补充一些数学或者编程方面的知识。如果你的数学和编程比较好，那么学习人工智能会轻松很多。
很多同学一提到数学就害怕，不过，学习人工智能，数学可以说是绕不过去的。在入门的阶段并不需要太高深的数学，主要是高等数学、线性代数和概率论，也就是说，大一大二学的数学知识已经是完全够用了。如果想要从事机器学习工程师的工作，或者搞人工智能的研究，那么应该多去学习数学知识，数学好将会是工作中的一大优势。
Python是在机器学习领域非常受欢迎，可以说是使用最多的一门编程语言，因此Python编程也是需要掌握的。在众多的编程语言中，Python是比较容易学习和使用的编程语言，学好Python也会受益很多。
3 熟悉机器学习工具库
现在人们实现人工智能，主要是基于一些机器学习的工具库的，比如TensorFlow、PyTorch等等。
在这里推荐大家学习PyTorch。PyTorch非常的受欢迎，是容易使用的机器学习工具库，有人这样评价PyTorch“也说不出来怎么好，但是使用起来就是很舒服”。
刚开始学习人工智能的时候，可以先运行一下工具库官网的示例，比如MNIST手写体识别等。这样会对人工智能有一个感性的认识，消除最初的陌生感。然后可以看看里面的代码，你会发现，其实神经网络的程序并不复杂，但是会对神经网络的原理和训练有很多的疑问。这是一件好事，因为带着问题去学习，会更有成效。
4 系统的学习人工智能
这里的人工智能主要指机器学习，因为目前人工智能主要是通过机器学习的方式来实现的。
机器学习知识主要有三大块：
（1）传统机器学习算法，比如决策树、随机森林、SVM等，这些称作是传统机器学习算法，是相对于深度学习而言的。
（2）深度学习，指的就是深度神经网络，可以说是目前最重要最核心的人工智能知识。
（3）强化学习，源于控制论，有时候也翻译成增强学习。深度学习可以和强化学习相结合使用，形成深度强化学习。
在这里需要知道的是深度学习并不难学，对于一些工科的研究生，一般只需要几周就可以上手，并可以训练一些实际应用中的神经网络。但是想要对深入学习有深入理解不是容易的事情，一般需要几个月的时间。
传统机器学习算法的种类非常多，有些算法会有非常多的数学公式，比如SVM等。这些算法并不好学，因此可以先学习深度学习，然后再慢慢的补充这些传统算法。
强化学习是比较有难度的，一般需要持续学习两三个月，才能有所领悟。
5 动手去做一些AI应用
学习过几周的深度学习之后，就可以动手尝试去做一些AI应用了，比如图像识别，风格迁移，文本诗词生成等等。边实践边学习效果会好很多，也会逐渐的加深对神经网络的理解。
⑤ 到底如何学习机器视觉
如何学习机器视觉？
机器视觉入门
很多人问机器视觉如何学习？哪里有比较好的学习资料？总结了一下各个方向的学习资源总结，也会不定期在公众号里分享一些机器视觉相关内容，希望对有需要的人有帮助，也希望大家能多多交流讨论，共上一层楼。
如何学习机器视觉？
1、其实机器视觉涵盖的方向非常广泛，想要学习机器视觉而且以后要从事机器视觉相关工作的各位应该弄清楚自己以后想从事的方向，这一点可以先从相关企业招聘哪些岗位以及岗位要求来进行初步了解。然后针对不同岗位对岗位职责的要求进行学习补充。
（1）有哪些机器视觉公司？
可以直接网络搜索机器视觉等关键词，或者进入第三方信息平台：如机器视觉网查看现在的机器视觉公司有哪些
（2）有哪些岗位
根据你所找到的机器视觉公司网络查找 公司名称+招聘网站，比如直接搜索“奥普特+智联招聘”
2、对于机器视觉基本概念的了解是必不可少的，因为从大范围大环境下去了解会非常利于你对其他零散知识的整合，也更容易接纳。比如对机器视觉及机器视觉相关词汇在理论上的认识：机器视觉、机器视觉系统、视觉检测，机器视觉技术等这些是什么？有什么作用？可应用在哪些领域？
3、确定好自己在机器视觉领域的从业方向后，可以分为硬件或软件方向等确认学习目标；
硬件：工业相机、工控机、线缆、镜头、照明（光源）、采集卡、延长器还有图像处理、视觉处理等其他硬件
软件：视觉算法包、软件包，可以先去了解下市场上使用比较多的，还有使用的开发平台、编程工具等
4、知道自己学习的方向并了解如何使用操作是非常重要的！这一点最好有自己动手操作的环境。
视觉检测：能搭配硬件软件自己拍摄调试，了解其主要功能及调试方式。你能有相关条件跟随一个案例从头跟到尾，从客户提出需求-选型-调试-验收这个过程，了解每一步过程，跟了几个案例后自己就应该会比较清楚了。
算法编程：先摸索主要流行软件包的主要框架及功能实现模块，再通过看相关书籍，跟随案例实际操作去熟悉。主要还是多学多问。
以上可能介绍比较粗略，因为不管哪个方向的核心学习方法还是建议去询问在这一方向上比较有经验的人，应该更有成效。再有，可以通过访问国内机器视觉做的比较好的企业，去看看网页或者去了解乃至参与其工作来学习。
⑥ 机器视觉技术能自学吗
可以自学，但是都是理论知识是不够的。
真正的专家都是理论加实践双管齐下，缺一不可
建议对机器视觉有兴趣的话，一定要到公司去做项目，边做边学，这样是最快的。
⑦ 自学机器视觉应该怎么入门
找本机器视觉的书来系统的学习。
比如：《图像处理分析与机器视觉》、《机器视觉算法与应用》、《机器视觉与机电一体化实践》
⑧ 我想自学机器视觉！可是不知道怎么去学！比如买什么书！有什么视频教学吗还有如何去买个硬件自己练习！
我也开始学视觉， 谈谈看法。
做业务必要的知识
1，视觉算法， 对应HALCON等视觉处理软件，生成可执行代码。
2，视觉处理软件提取的图像代码， 要放到C# C++等里执行，得到要想要的数据
3，编程软件和执行机构的通信。比如和PLC或者运动制卡的通信。
总之是一门比较综合的学问。
视频网上很少，且都是付费的。买硬件花费太大，
可以先从C++和Halcon学起。
⑨ 如何从0开始学习机器视觉
这是我之前回答其他网友的，供参考
我从事机器视觉3年了。从自身来说，找一家愿意接受小白级的员工最靠谱。自学的话不大靠谱，我尝试自学Halcon，因为现在的工作使用的是其他视觉软件，虽然大同小异，但总的来说,无法深入理解其中的使用技巧，仅仅停留在初级层面。
而我工作使用的视觉软件，一年左右，已经很熟练了。毕竟每天都在使用。
其它镜头、光学、相机等硬件，更需要多接触多积累经验
⑩ 如何学习机器视觉
从图像处理入手，先了解图像处理最基本的操作，如图片的读取、显示，仿射变换，平滑、锐化、腐蚀膨胀等。
理论实践结合。
机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。
一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头（定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头）、
相机（包括CCD相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯
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输入输出单元等。