python能做什么 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。

视觉识别技术分几类？

机器视觉按功能、安装载体和检测技术可分为：

]（1）按检测功能可分为定位、缺陷检测、计数/遗漏检测和尺寸测量。

（2）根据安装的载体，可分为在线检测系统和离线检测系统。从检测技术来看，主要有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术、颜色识别技术等。

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。我们需要解释的是，在运行时的解释语言，同时进行语法检测和程序逻辑转换，前两个程序交替执行，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想法很清楚！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

机器视觉定位是什么？和机器视觉检测有什么不同？

机器视觉是用机器代替人眼进行检测的过程。它的出现极大地提高了生产自动化程度，提高了质量检测的效率和准确性，也开辟了许多新的研究领域。今天，我们来谈谈机器视觉的三大功能

机器视觉的三大主要功能是：检测、识别和定位

1）检测

检测生产线上的产品质量问题，这也是代替大部分手工劳动的环节。如电子行业半导体晶圆检测、制造行业表面划痕检测、汽车行业面板印刷质量检测、印刷行业色差检测、医疗行业瓶包装缺陷检测、食品行业外观包装检测等，等

2）识别

通过机器视觉对图像进行处理、分析和理解，从而识别出物体和物体的不同图案。它可以实现数据的可追溯性和采集性，广泛应用于汽车零部件、食品、医药等领域。如工业生产过程中的物料配送、分拣、条码扫描、物流行业的快递分拣等。

3）定位

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。装卸作业采用机器视觉定位和引导机械手准确抓取。例如，在半导体封装领域，器件需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，精确拾取芯片并进行绑定。

所以机器视觉定位和机器视觉检测属于机器视觉，但功能不同。

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