計算機網路視覺編程

1. 學習計算機網路編程應該學些什麼

你參考下
VB~VC~VF~C~C#~C++~JAVA~.NET~這些都是編程
ASP~CGI~PHP~JSP這些是WEB編程。。
雖然都是編程，但編出來的程序可是不一樣的。
目標是什麼？開發？創業？還是去公司上班？還是業余愛好？
如果想業余編小程序，推薦VB~VC~容易上手。簡單。也蠻強大。
如果想學好了去企業上班，推薦C++~~~.net~~~JAVA之類的大型項目開發。
如果想做網站，就學ASP~CGI~PHP~JSP，這4個就JSP最最最難，先學ASP。
編程語言很多，但是目的都是想寫出好的程序，只要學精了一個就有錢賺，一上來不要要求太高
我推薦你學三種編程語言，因為推薦你學是有原因的。
第一：先學習好C語言，這個是學所有編程語言的基礎。也是將來去考國家證書的必須要考的一門。
第二：學好java，因為java在目前來說，佔領地位是排第一位的。而且工資待遇也不錯。市場需求佔有率高達50%以上。或者學習.NET,因為.NET出來還不算太久，但是就因為是微軟出的東西，所以市場佔有率也已經達到了48%了，況且.NET比java要容易上手。兩者之一，你可以選擇一個。學java就往jsp工程師方向發展，學.NET就往ASP.NET方向發展吧。
第三：順便學一門資料庫的技術。因為開發的時候，難免會要和資料庫打交道。懂總比不懂要好。一般就學SQL就行了。ORACLE一般只適應於大型公司

2. 做計算機視覺哪種編程語言比較好

OpenCV主要是用C C++。還有其他的Wrapper，就是其他語言調用DLL，做成其他語言的包（類庫）給其他語言使用。效率上沒那麼高。

3. 學習了哪些知識，計算機視覺才算入門

計算機視覺是一個很大的范疇的總和，有兩種學習方式，一種是閱讀基礎書，搞懂它的每一部分；另一種是找一個問題，看文獻，編程實現，不斷往深走。這兩種學習方式是互補的，如果你看了好幾年書還不能上手解決問題，或者只會解決某些很特殊的問題，對其他問題束手無策都不算成功。因此你需要把看書掌握一般知識和編程實驗解決具體問題齊頭並進。下面說你要干什麼：

下載安裝OpenCV2

OpenCV是一個非常強大的計算機視覺庫，包括了圖像處理、計算機視覺、模式識別、多視圖幾何的許多基本演算法，有c++和Python兩種介面。學習的材料首先是安裝目錄下doc文件夾里的幫助文檔，提供所有函數的用法，任何時候對任何函數有疑問請查閱幫助文檔，安裝目錄下還提供一大堆寫好的演示程序供參考；《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本比較基礎的介紹材料，它的缺點是沒有介紹分類器（模式識別）方面的函數怎麼用。

雖然網上還有其他很多流行的庫，比如處理特徵點的VLfeat，處理點雲的PCL，處理GPU運算的CUDA，處理機器人問題的ROS和MRPT，但是這些都是你在解決具體問題時才會考慮去用的東西，如果你想快速讀取視頻、做個屏幕交互程序、使用流行的分類器、提取特徵點、對圖像做處理、進行雙目重建，OpenCV都提供相應函數，因此在你不知道該把餘生用來干什麼的時候，先裝OpenCV學習。

讀綜述

Computer Vision: Algorithms and Application。這本書用1000頁篇幅圖文並茂地瀏覽了計算機視覺這門學科的諸多大方向，如果你不知道計算機視覺是一門搞什麼的學科，這本書是你絕佳的選擇。它的優點是涉獵了大量文獻，缺點是缺乏細節，因此很顯然只讀這本書你根本沒法上手工作，因為它講的實在是太粗糙了。如果你對其中的某一部分感興趣，就請去讀相關文獻，繼續往下走，這就是這本書的意義。有中文版，但是翻譯的不好，也不建議你細細去讀，看看裡面的圖片即可。

Computer Vision: Models, Learning, and Inference：這本書是我認為研究生和高年級本科生入門計算機視覺最好的教材。它內容豐富，難度適中，推導翔實，語言流暢，強烈推薦你花2個月時間把這本書讀完。

多視圖幾何

Multiple View Geometry in Computer Vision：這本書是多視圖幾何的聖經，意思就是說想搞三維重建或者圖像測量之類的項目，這本書是必讀的。它需要你有線性代數的基本知識，會SVD分解即可。第一版有中文版，翻譯的非常好，但是已經絕版了，可以上淘寶高價買一本，第二版添加的內容很少，在網上可以下載到。

模式識別

模式識別核心就是訓練一個函數來擬合手頭的數據，如果數據的標簽是離散的，稱為分類問題，如數據的標簽是連續的，稱為回歸問題；分類又分有監督分類和無監督分類，有監督分類器有神經網路、支持向量機、AdaBoost、隨機場、樹模型等等。當你拿到一大堆數據，需要從裡面找關系的時候，一般都需要使用模式識別演算法來訓練一個函數/分類器/模型，因此模式識別是機器學習的核心。
《模式分類（第二版）》：這是一本適合普通讀者閱讀的教材，介紹了模式識別中經典的分類器，講解細致，語言生動，難度適中，每一個演算法都有偽代碼。

The Elements of Statistical Learning：這本書使用嚴謹的數學工具分析模式識別演算法，它比較難，但是非常深刻。每拿到一個模型它都會分析這個模型在數學上是如何構造的，並且推導模型的分類錯誤率。分析和推導是這本書的精髓。

Pattern Recognition and Machine Learning：這是一本從貝葉斯學派的角度分析模式識別模型的書，它使用的工具主要是概率論，比較難，非常深刻，內容非常豐富。

雖然這兩本書很難，但是它們用到的數學知識不過是基本的概率論和線性代數，只是用的比較活，計算機視覺這個學科需要的數學知識也是這個水平。

圖形學

圖形學教材首先推薦《計算機圖形學與幾何造型導論》，這本書用流暢的語言介紹了圖形學的基礎知識，選材有趣，推導簡潔但是絕不跳步走，保證你能看懂而且不會看煩。

光線追蹤器我看過一本薄的《Realistic Ray Tracing》和一本厚的《Ray Tracing from the Ground Up》，兩本書都有代碼。後一本內容極其豐富，有中文版，翻譯尚可。後一本唯一的缺點就是講不清楚BRDF，但這恰恰是前一本的亮點。

還有一些比較偏的書，比如偏微分方程在圖像處理中的應用、細分、壓縮感知、馬爾科夫隨機場、超解析度分析，概率機器人、多尺度幾何分析，這些領域都有各自的名著，你在某個領域深挖的時候，類似這樣的書可能會出現在參考文獻中，那時再看不遲。

讀文獻
寫到書里的知識基本上都有些過時，你得通過看文獻掌握各個領域最新的發展動態。計算機視覺的頂級期刊有兩個PAMI和IJCV，頂級會議有ICCV和CVPR，在科學網—[轉載]計算機視覺方向的一些頂級會議和期刊有更加詳細的介紹。

4. 誰能介紹下學習計算機網路編程應該學習什麼

如果是自學~ 買一些這方面的資料（要多看多寫）當然彎路一定是必不可少的~要塌實不要耍聰明（我吃過不少類似的愧）
在網上多看看教程！ 學編程不是短期的工程 一定要領會理解

誰能介紹下學習計算機網路編程應該先學習什麼打基礎？ C語言
熟練掌握你的電腦
希望你能有一個好的學習「環境」

5. 計算機視覺演算法是做什麼的

通過C/C++或Java任一種編程語言，Python/ perl/shell中任一種腳本語言，實現數據分析和挖掘工具，最終通過演算法實現使用計算機及相關設備對生物視覺的一種模擬。

6. 《OpenCV計算機視覺編程攻略（第3版）》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《OpenCV計算機視覺編程攻略（第3版）》（[加] Robert Laganière）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接：https://pan..com/s/1h_sCnt467dvowD68DQpCPw

書名：OpenCV計算機視覺編程攻略（第3版）

作者：[加] Robert Laganière

譯者：相銀初

豆瓣評分：8.0

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-5

頁數：328

內容簡介：

本書結合C++和OpenCV全面講解計算機視覺編程，不僅涵蓋計算機視覺和圖像處理的基礎知識，而且通過完整示例講解OpenCV的重要類和函數。主要內容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，並且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。

第3版針對OpenCV最新版本進行了修改，調整了很多函數和演算法說明，還增加了立體圖像深度檢測、運動目標跟蹤、人臉識別、人臉定位、行人檢測等內容，適合計算機視覺新手、專業軟體開發人員、學生，以及所有想要了解圖像處理和計算機視覺技術的人員學習參考。

作者簡介：

Robert Laganière

加拿大渥太華大學電氣工程與計算機科學學院教授，並在VIVA實驗室執教。曾獲得基於內容的視頻分析、視覺監控、駕駛輔助、目標識別與跟蹤等領域的多項專利。Visual Cortek公司創始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初創公司首席科學家。

個人網站：http://www.laganiere.name/。

7. 現在計算機視覺使用什麼語言開發

c++、java、python都有，主流的opencv或者深度學習框架都支持上述語言的。但在實際產品落地時，如果與相關硬體對接的話，主流的攝像機等廠家提供的sdk或者api，主流還是c++、或者是網路api

8. 計算機編程和網路編程的聯系和區別

兩者有聯系，
軟體編程
傾向於編碼，如果是網路之間通信的軟體，如qq、msn，很明顯就和計算機網路有關，如果要完全實現，必須有網路方面的知識，如網路協議、socket
編程等
影響的話，不是很大
可以通過編程軟體實現網路通訊；需要網路知識才能實現網路通訊軟體的製作

9. python計算機視覺編程這本書怎麼樣

書里代碼是Python2.x版本的例子，還有一些相關的程序包。如果用Python3會無法運行。

10. python計算機視覺編程需要什麼基礎知識

學習python可以從幾個方面入手：
學習基本的語法，包括數據結構（數組，字典等）。了解數據類型，以及他的類型轉換。
學會流程式控制制---選擇，循環。
函數，模塊，熟練使用常用的內建函數。
class類
多線程