java和python先学哪个好 搞计算机视觉用Python好，还是用C 好？

搞计算机视觉用Python好，还是用C 好？让我们从Python和C语言特性开始：1。Python是一种脚本语言。脚本语言的原理是在不预先检测语法错误的情况下进行解释和执行。也就是说，当我们运行脚本

搞计算机视觉用Python好，还是用C 好？

让我们从Python和C语言特性开始：1。Python是一种脚本语言。脚本语言的原理是在不预先检测语法错误的情况下进行解释和执行。也就是说，当我们运行脚本语言时，我们将首先实时检测代码。如果出现语法错误，程序将停止运行。如果口译员解释正确，它将立即执行。我们需要说明的是解释语言在运行时，语法检测和程序逻辑转换是同时进行的，前两个程序交替执行的语言属于静态编程语言。根据静态编译语言的原理，首先进行代码预编译，主要进行代码语法规范化检查。然后将源代码编译成相应平台CPU的机器代码。最后，所需的库链接器被链接到一个完整的机器执行代码中。值得注意的是，这些工作都是在程序不运行的时候做的总结：C在性能上有绝对优势，而Python在性能上很低，但Python在语言学习难度语言上要优于C，这两种语言在图像视觉方向上都有应用，它们怎么能用得更好呢？我相信这个答案会让你的思路非常清晰！喜欢的读者可以加上关注“嘿米编程专家”的标题或转发答案，后续会有更多精彩的答案与读者分享

为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？

C/C是一种相对低级的语言，它可以非常精细地控制CPU/内存和其他计算机资源，尤其是硬件。在算法运算最精细的时候使用它们是很自然的。

但它们的优点也是缺点。精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要复杂的语言设置，比如什么是指针，什么是指针函数，什么是函数指针当你理解了这些概念，你可能就没有编写代码的冲动了。更重要的是，如果你想编写高性能的代码，你必须精通这些概念

Python的一个非常重要的特性就是所谓的“粘合语言”，也就是说它可以将用不同语言编写的代码模块组合起来，然后通过Python调用它们。实际上，大多数算法库都是用C/C语言编写的，然后提供Python接口供用户使用。毕竟，大多数人只需要知道如何调用封装的算法。但是如果你想实现你自己的算法，你必须知道C/C

例如，Python就像一个电视遥控器，C/C就像遥控器中的电路板。通常，如果你想换台，只需按一下按钮。但有一天你只需要一个将屏幕旋转90度的功能，遥控器没有这个功能，但可以通过卸下遥控板，插入几个组件来实现。你是做什么的？

机器学习和计算机视觉方向的CS硕士研究生，应该往python还是MATLAB发展？

机器学习和计算机视觉作为人工智能的重要组成部分，是近年来研究生们研究的热点。机器学习和计算机视觉需要处理各种算法，所以我们经常需要使用一些方便的工具来辅助研究，比如MATLAB就是一个常用的工具。

与Python相比，Matlab更像一个工具。虽然我经常说编程语言是一种工具，但python可以做除科学计算之外的其他事情，比如web开发。因此，Python是一种编程语言，而MATLAB更接近于一种工具。目前，matlab还支持语言输出。

因为我是作为一个程序员出生的，所以在早期我并不费心使用MATLAB。直到我们的一位同事在我面前展示了MATLAB的强大功能，我才对MATLAB更感兴趣，并用了一段时间。使用MATLAB有很强的方便性。以前需要很多代码的地方，只需要简单的配置，这样matlab就可以节省很多时间。如果你在做研究，你不需要实现这个项目，所以使用MATLAB绝对是一个不错的选择，你不必在编码上投入太多精力。

后来，我开始做机器学习，因为我的很多研究内容是要实现的（基于实际应用），所以我直接用python。在使用python之前，我使用了java（其中有更多的故事）。如果您需要在实践中使用该算法，那么必须正确地使用python。MATLAB擅长分析和建模。

Python机器学习需要使用numpy、Matplotlib和SciPy，使用起来并不复杂。学习Python也相对简单易用。

建议在研究生阶段学习Python，但这取决于导师的具体安排和指导。虽然他们都做机器学习，但我的研究更倾向于机器学习应用，所以我推荐python。

机器视觉用什么语言？

目前可以开发机器视觉的相关计算机语言有C、C#、Java、python等，甚至简单的PHP和JavaScript都可以开发相关功能。机器视觉需要用到的图像处理库，有很多免费开源的第三方图像库可以使用，比如非常著名的opencv，C，Java，python版本，它包含了很多现成的函数，可以处理图像的形状，颜色，大小，图像文件保存，查找相似图像，物体边缘算法。

机器视觉是用什么软件开发的？

您可以使用visual studio和java开发工具。目前，可以开发机器视觉的相关计算机语言有C、C#、Java、python等，甚至简单的PHP和JavaScript都可以开发相关功能。机器视觉需要用到的图像处理库，有很多免费开源的第三方图像库可以使用，比如非常著名的opencv、C、Java、python版本，它包含了很多现成的函数，可以处理图像的形状、颜色、大小、图像文件保存、查找相似图像、物体边缘算法。。。机器视觉的另一个发展方向是神经网络深度学习算法。它是谷歌tensorflow机器视觉的有力代表。字符识别的代表是Google的Tesseract，这也是一个开源项目

精通Python可能只是语法之类的。

计算机视觉有其特殊的课程和原理。建议先学习。作为研发人员，MATLAB、python都是一样的，都是图像处理方面的知识。

只懂python一门编程语言的人，可以做计算机视觉工程师吗？

未来要看你能不能掌握什么，但是你能掌握C，再做计算机视觉也不会差。

未来计算机视觉有前途还是c/c 有前途，你怎么看？

请先看我的文章https://www.toutiao.com/i6751655974794166791/

这里是机器视觉软件开发新手必看的-机器视觉软件开发学习路径，我在这里详细写了新手如何学习机器视觉知识矩阵，希望对大家有所帮助。

另外，不管你的本科专业是什么，我都是自学机器视觉专业。我已经在机器视觉行业工作了六年了。对我来说，我热爱这个行业。无论是工资还是其他方面，都比我以前的机械安装、制造和自动化行业要好得多。