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现在计算机视觉使用什么语言开发？c++、java、python都有，主流的opencv或者深度学习框架都支持上述语言的。但在实际产品落地时，如果与相关硬件对接的话，主流的摄像机等厂家提供的sdk或者api，主流还是c++、或者是网络api
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
视觉算法需要哪些知识？：
数学基础：包括线性代数、概率论与统计、微积分等数学知识，这些知识在图像处理和模型建立中起到了重要的作用。
图像处理：了解图像的基本概念、图像的表示与编码、图像增强、滤波、边缘检测、图像分割等基本的图像处理方法。
计算机视觉：了解计算机视觉的基本概念和原理，包括特征提取、目标检测与识别、图像配准、三维重建等。
机器学习：掌握机器学习的基本理论和方法，包括监督学习、无监督学习、深度学习等，这些方法在视觉算法中广泛应用于模式识别和图像分类等任务。
编程技能：熟练掌握编程语言（如Python、C++）和相关的计算机视觉库（如OpenCV、TensorFlow、PyTorch）的使用，能够实现和调试视觉算法。
算法设计与优化：具备良好的算法设计和优化能力，能够针对具体的视觉问题提出高效的算法解决方案，并对算法进行优化以提高性能。
计算机视觉三大领域是什么？1. 图像分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
3. 图像分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
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