python 怎么安装opencv包 学习机器视觉需要哪些基础知识？
学习机器视觉需要哪些基础知识？
计算机视觉是一个大类的总和，有两种学习。一种是读基础书，理解每一部分。另一种是发现问题，阅读文献，编程实现，不断深入。这两种学习是互补的。如果你能 读了几年也解决不了问题，或者只能解决一些很特殊的问题，对其他问题束手无策是不成功的。所以你需要通过看书来掌握一般知识，通过编程实验来解决具体问题。这里 你想做的是:
下载并安装OpenCV2
OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，里面包含了很多图像处理、计算机视觉、模式识别、多视图几何的基础算法。它有两个接口:C和Python。学习资料是安装目录下doc文件夹中的帮助文档，提供了所有功能的使用方法。如果您对任何功能有任何疑问，请查阅帮助文档。安装目录也提供了很多写好的演示程序供参考。《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一个比较基础的介绍材料，但它的缺点是它没有 t介绍如何使用分类器(模式识别)功能。
虽然网上还有很多其他流行的库，比如处理特征点的VLfeat，处理点云的PCL，处理GPU运算的CUDA，处理机器人问题的ROS和MRPT，但这些都是你在解决具体问题时会考虑使用的东西。如果你想快速阅读视频，制作屏幕交互程序，使用流行的分类器，提取特征点，处理图像，进行双目重建，OpenCV提供了相应的功能，所以当你在这个过程中，
阅读摘要
计算机Vision:算法及应用.这本书用了1000页浏览了计算机视觉的很多大方向。如果你不 如果你不知道什么是计算机视觉，这本书是你的绝佳选择。它的优点是涉猎了大量的文档，缺点是缺乏细节，所以显然你可以 看这本书不能开始工作，因为它太粗糙了。如果你对其中的一部分感兴趣，请阅读相关文献，继续下去。这就是这本书的意义。有中文版，但是翻译的不好，不建议你仔细看，看里面的图片。
计算机Vision:模型、学习和影响:我认为这本书是研究生和高年级本科生介绍计算机视觉的最佳教材。内容丰富，难度适中，信息量大，语言流畅。强烈推荐你花2个月的时间看完这本书。
多视图几何
多视图几何图形In计算机视觉:这本书是多视图几何的圣经，也就是说，如果你想从事三维重建或图像测量等项目，它是必读书。它要求你有线性代数的基础知识，知道SVD分解。第一版有中文版，翻译的很好，但是绝版了。你可以在淘宝上花高价买一个，第二版增加的内容很少，可以在网上下载。
模式识别
模式识别的核心是训练一个函数来拟合手边的数据。如果数据的标签是离散的，则称为分类问题。如果数据的标签是连续的，则称为回归问题。分类可分为监督分类和非监督分类。监督分类器包括神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机场、树模型等。当你获得大量数据，需要从中发现关系时，通常需要使用模式识别算法来训练一个函数/分类器/模型，所以模式识别是机器学习的核心。
《模式分类（第二版）》:这是一本适合普通读者的教材。介绍了模式识别中的经典分类器。讲解详细，语言生动，难度适中。每个算法都有伪代码。
统计学习的要素:这本书用严谨的数学工具来分析模式识别算法，很难，但是很深刻。它每得到一个模型，就会从数学上分析模型是如何构造的，并推导出模型的分类错误率。分析和演绎是这本书的精髓。
模式识别与机器学习:这是一本从贝叶斯学派的角度分析模式识别模型的书。它使用的工具主要是概率论，艰深，内容丰富。
这两本书虽然难度很大，用到的数学知识也只是基础概率论和线性代数，但是相对灵活，计算机视觉需要的数学知识也是这个水平。
制图法
首先，《计算机图形学与几何造型导论》是作为一个图形教科书推荐。这本书用流畅的语言介绍了图形学的基础知识。选材有趣，演绎简洁，但从不跳跃，保证你看得懂，赢 不要觉得无聊。
我见过一个瘦瘦的《Realistic Ray Tracing》和一个胖胖的《Ray Tracing from the Ground Up》，两个人都有代码。后一本书内容极其丰富，有中文版，翻译尚可。后一本书唯一的缺点就是不清楚BRDF，但这恰恰是前一本书的亮点。
还有一些偏的书，比如偏微分方程在图像处理中的应用，细分，压缩感知，马尔可夫随机场，超分辨率分析，概率机器人，多尺度几何分析。这些领域都有自己的代表作。当你在某个领域深挖的时候，参考文献里可能会出现这样的书，你可以以后再看。
阅读文学作品
书上写的知识基本都过时了。你必须通过阅读文献来了解各个领域的最新发展。有两个计算机视觉的顶级期刊，PAMI和IJCV，以及顶级会议，ICCV和CVPR。一些计算机视觉方向的顶级会议和期刊转载于科学网。
还有更详细的介绍。你可以通过浏览大量的会议文章和期刊文章找到一篇你感兴趣的文章，先看图片，再看摘要，最后有必要看正文。如果你仔细阅读一两篇文章，肯定会有很多你可以 我不明白。这个时候，你需要阅读参考文献中列出的文章。如果你能 如果不理解，请查阅参考资料中的参考文献。坚持下去，你对某个领域的知识就会加深。看文章的时候注意上网搜索。作者可能在网上发布了代码。您可以下载代码并深入研究它，而无需自己重新发明轮子。
opencv用c 还是python好？
Opencv用c好吧。最后，因为保罗泰瑞尔 在他的坚持下，沃兹还设计了一个盒式磁带接口来加载和存储程序，其运行速度高达每秒1200比特。虽然Apple I的设计相当简单，但它仍然是一部杰作，而且它比同级别的其他主机需要的零件更少，这让沃兹赢得了设计大师的美誉。最终Apple I一共生产了200台。
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