视觉技术到底难不难学？

简单点说，你需要的是，C＋＋基础（不需要很厉害，但是要懂点点），数字图像处理了解一遍，知道各个算法的作用以及了解大致原理，学会一下QT，然后就算入门了，后面就是靠自己不断的学习和积累的了。

如果你以前没有接触过机器视觉，而你想要学习机器视觉，你可能就会有第一个疑惑：

机器视觉到底难不难学？

在回答大家这个问题之前，让我们先了解什么是机器视觉？

一、机器视觉的定义

机器视觉是用机器代替人眼进行测量和判断。

而机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像捕获设备，分为CMOS和CCD）将摄取的目标转换为图像信号，并将其传输到专用图像处理系统以获得形状信息目标，根据像素分布。

将亮度和颜色等信息转换为数字化信号；图像系统对这些信号执行各种操作以提取目标的特征，然后根据辨别的结果控制设备的动作。

二、机器视觉原理

机器视觉检测系统采用CCD摄像头将检测到的目标转换成图像信号，传输到专用图像处理系统，根据像素分布和亮度，颜色等信息，转化为数字信号，这些图像处理系统信号执行各种操作，以提取目标的特征，如面积，数量，位置，长度，然后根据预设的允许性和其他条件，包括大小，输出结果，角度，数量，通过／失败，存在／不存在等，实现自动识别。

三、机器视觉应用

机器视觉应用主要包括检测和机器人视觉两个方面：

1、检测：

它还可以分为高精度定量检测（如显微照片的细胞分类，机械部件的尺寸和位置测量）和非测量设备的定性或半定量检测（如目视检查）产品和部件识别和装配线上的定位），缺陷检测和装配完整性测试）。

2、机器人视觉：

用于指导机器人在各种范围内的行动和操作，例如从料斗发送的杂乱的材料堆中拾取工件，并将其放在传送带或其他设备上的某个方向（即料斗拣选问题）。

对于小范围内的操作和动作，还必须采用触觉传感技术。

此外，还有：自动光学检测，人脸识别，无人驾驶汽车，产品质量分类，打印质量自动检测，文本识别，纹理识别，跟踪定位，机器视觉图像识别等应用。

最后，我们再来说说机器视觉到底难不难学，说实在的机器视觉其实并不难，但是要求你有一定的基础。需要你认识到机器视觉是什么技术，C语言或C＋＋有了解，就可以了。其实也不需要你要有大量的知识。但是在你学习的过程中，你就需要有一定的耐心和努力了。因为这里面要学习的东西是非常多的。不管你是大专生也好，本科生也好，后期只要你努力了，你就能够很快进入到机器视觉这一行里。

简单点说，你需要的是，C＋＋基础（不需要很厉害，但是要懂点点），数字图像处理了解一遍，知道各个算法的作用以及了解大致原理，学会一下QT，然后就算入门了，后面就是靠自己不断的学习和积累的了。

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