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除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？机器视觉的终极目的，是像生物一样，让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路，机器视觉的目的和意义，就很明确了。明确了机器视觉的目的后，机器视觉的任务也就明确了。所以，机器视觉的任务，应该包括以下几类：1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别，比如视觉定位，运动感知，物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉事件的理解和解析。
综上，目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括：1.深度学习技术只是定性，不能定量，例如，只知道识别物体，不知道物体的大小尺寸，因为不是基于三维空间数据，无法定量检测。反过来说，深度学习技术应该基于三维空间进行，这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本，标注后的学习过程，无法实现无监督，小样本的示范性学习，学习时消耗的功率和算力太多。
所以，目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代，特别是大规模神经网络结构，开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术，不远的未来一定被其它具有自学习，自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所，未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习，以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。
学习计算机视觉技术是什么？就是用机械，电子眼等来代替人类的眼睛完成一些工作的技术
最早的计算机视觉研究方法？马尔计算视觉
计算机视觉40多年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了4个主要历程。即： 马尔计算视觉、主动和目的视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
学习视觉编程要什么基础？先做一个Abstract：
1行业应用背景，也就是整个系统的工作环境 需要了解的有：光源、光学镜头、摄像机和图像采集卡、图像信号处理卡
2数学基础，科学技术的本质最终都需要一个数学解释，这样才能从根本上理解科学原理，从而更好的应用技术，个人认为数学符号是现实客观世界的抽象表达，是看待世界的另一个角度，是我们处理问题的一种手段。这边主要涉及《矩阵论》《计算机原理》《计算机图形学》
3专业基础，这里就是现代科技中计算机视觉的由来了，涉及的知识浩如烟海，包括图像在计算机中的表达 ，根本是个矩阵，这里推荐一本经典入门数据《数字图像处理-冈萨雷斯》
4编程能力，这个根据不同应用领域涉及不同的语言范围 ，像我做AOI领域的主要用C#语言开发整体框架，图像处理用OpenCvSharp(还有很多其它的处理工具包)，此外还有Qt+C++和Opencv的， Halcon和Visionpro也是工业界常用的
如果说是视觉编程基础的话 目前只能从系统组成上推荐了解这么多 ，真正到了实际开发中那只能是不断的学习的过程。
Details:
哈哈 本人目前正在从事视觉检测设备的开发 首先 视觉编程 按我理解应该是说的计算机视觉领域的
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