㈠ python学完之后，具体做什么
Python是一门高级编程语言，也是一门应用非常广泛的编程语言，从业机会、就业岗位非常多，薪资待遇也是非常不错的，学习完之后可以选择以下工作岗位：
1、Linux运维：Python是Linux运维中必须要掌握的一门语言，Python是现在非常流行的编程语言，可以很好地满足Linux运维工程师提升效率的需求，同时还能够提升自己的能力。
2、web网站工程师：在这个互联网的时代之中，我们离不开网络，自然就离不开web了，我们可以利用Python的框架做网站，还可以做一些比较精美的前端界面。
3、Python自动化测试：Python在测试中具有非常大的帮助，而且在自动化测试之中Python的用途也是非常广泛的，而且就目前情况来说，我了解的Python是使用最多的自动化测试。
4、数据分析：Python是数据分析领域中第一语言，最合适的选择，面对大数据的时代，Python可以将我们的工作效率提高，带来了非常大的帮助。
5、人工智能：Python也是人工智能领域之中首要的语言，具有非常好的发展前景，也是人工智能最合适的选择了。
6、网络爬虫工程师：网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
㈡ 机器视觉工程项目能用python吗
机器视觉 OPENCV 是配合PYTHON 用的，挺好的， HALCON 配合C++或C#应用的，这个也挺好用的。
㈢ 机器视觉 python 能检测到吗
所说所有的变量都是对象。 对象在python里，其实是一个指针，指向一个数据结构，数据结构里有属性，有方法。
对象通常就是指变量。从面向对象OO的概念来讲，对象是类的一个实例。在python里很简单，对象就是变量。
class A:
myname="class a"
上面就是一个类。不是对象
a=A()
这里变量a就是一个对象。
它有一个属性（类属性），myname，你可以显示出来
print a.myname
所以，你看到一个变量后面跟点一个小数点。那么小数点后面
㈣ python最佳入门教程(1): python的安装
本教程基于python3.x, 是针对初学者的一系列python入门教程，在知乎上常有人问我计算机该怎么学，如何自学编程，笔者也是通过自学编程而进入IT这一行业的，回顾入行的这几年，从音视频流媒体辗转到人工智能深度学习，机器视觉，我是下了不少苦心的，对于如何学习有自己的一套理论和实践方法，很多人自言学编程不得其门，把学不会归咎于天分，其实芸芸众生，智力无别，你现在所看到的是技术大牛们一个个超凡绝顶(然知此绝顶非彼绝顶)，看不到的是曾经的他们，也在每个昼夜里用心苦学。再者学一门技术，需要勤学刻苦，是需要讲究方法和基础的，方法对了就事半功倍，所谓的天才也无不是建立在扎实的基础之上。
在windows中安装python
首先打开python官网https://www.python.org/，点击页面downloads导航按钮，下载windows最新的基于web安装的安装器，右键以管理员身份运行 安装包，会出现如下界面：
将Add Python 3.7 to PATH 进行勾选，勾选此项的目的在于将python解释器加入系统环境变量，则在后续的python开发中可直接在windows 命令行中执行python脚本。所谓的环境变量是系统运行环境的一系列参数，比如这里的系统环境变量是PATH，PATH保存了与路径相关的参数，系统在路径查找中，会对PATH保存的路径进行搜索。
点击install Now按钮执行python的安装
打开windows命令行界面(按windows键输入cmd命令),输入python -V，出现python版本的相关输出，即表示安装成功。
在Linux系统中安装python
笔者的系统是CentOS, Linux系统默认有安装python,但是其版本是2.x,在这里笔者以源码安装的形式来安装python 3.X。首先进入python源码包页面 点击下载最新的gzip格式的python源码包，上传到服务器然后进行解压，解压后的目录结构如下图所示：
Linux中的configure与make
configure是Linux中的脚本配置工具，用来对源码的当前安装环境进行检测，若检测无误，会在当前目录生成一个供源码编译的Makefile脚本文件。
make是Linux系统下的编译安装工具，用来解释执行makefile文件中的脚本命令，编译命令。
现在我们开始编译安装python
(1) 在当前目录执行./configure(2) 输入 make && sudo make install
若无指定安装目录，python会被默认安装在/usr/local目录中, 读者可以执行./configure --prefix=“你自定义的安装目录”来配置安装路径。安装完毕以后进入/usr/local/bin目录，输入 “python3.x -V” (这里的python3.x为你所安装的python版本)，若出现与python版本的相关输出，即表示安装成功。
为安装的python设置软链接
安装的python可以以绝对路径的方式来执行，每次敲一大段路径来执行python未免麻烦，通常我们会给安装的python设置软链接，这里的软链接类似于windows的快捷方式。
输入以下命令来给python设置软链接,笔者安装的版本是python3.7, pip是python的包管理工具，会在教程的后续章节中进行详细讲解。
ln -s /usr/bin/python3 /usr/local/bin/python3.7 # 表示设置python3 为 /usr/local/bin/python3.7的快捷方式ln -s /usr/bin/pip3 /usr/local/bin/pip3.7 # 表示设置pip3 为 /usr/local/bin/pip3.7的快捷方式
㈤ python怎么安装opencv
一、openCV介绍
Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。（引自网络openCV）
简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。
二、环境
本文适用于win7 64位系统 下的Python3.5。python3.5、pip为必备前提。python可在官网下载：https://www.python.org/downloads/windows/，建议使用exe installer，pip会随之安装。
环境变量中加入python安装路径，我的是 C:\Program Files\Python35\Scripts\;C:\Program Files\Python35\; 注意分号。
三、开搞
一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：
pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python
opencv环境已经整好，就是这么简单。只需要numpy、Matplotlib、opencv-python三个包，都不大很快就可以下好，如果下载中间出现error或wrong，重新输入命令即可。
如果多次下载失败，可以从http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/直接下载whl包安装，安装whl包依然使用pip
pip install 包的位置(如：C:\download\xxx.whl)
四、测试
写.py脚本:
#导入cv模块import cv2 as cv#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式img = cv.imread("D:\python\test.jpg")#创建窗口并显示图像cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)#释放窗口cv2.destroyAllWindows()
运行以上脚本，如果可以显示出测试的图像，则环境搭建成功
㈥ python c++ 在计算机视觉中哪个更好
推荐Python。
说到计算机视觉，就不能不提到
OpenCV，它是一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库。它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持，是开发必备工具;而且它在新版本中紧跟潮流，加入对新的算法、硬件的支持。
虽然OpenCV是基于C++编写的，但是提供了Python、ruby等多种语言接口，这对于习惯用Python开发人工智能的人来说是非常方便的，重点是OpenCV-Python是计算机视觉开发的利器。
㈦ 学视觉传达用python么
学视觉传达用python。
深度学习的计算机视觉常用语言就是Python，现有的框架，开源代码也都是用Python来实现的。
基于摄像头图像数据的机器视觉则主要利用C++进行实现，毕竟要与硬件打交道。
如果是初期入门，那么一般都是用C++的，当然也有python版本的。
㈧ openmv的硬件电路组成
openmv的硬件电路由OpenMV-H7和STM32H743两个硬件电路组成。我来具体介绍这两个硬件电路。
OpenMV-H7
OpenMV-H7是低功耗的Python3可编程机器视觉硬件，结合摄像头可以支持一系列广泛的图像处理功能和神经网络。OpenMV-H7使用跨平台 IDE 进行编程，该 IDE 允许查看摄像机的帧缓冲器、访问传感器控件、通过 USB 串行（或 WiFi/BLE（如果可用）将脚本上传到摄像机。OpenMV-H7 基板基于在 400MHz 下运行的STM32H743 MCU，具有 1MB SRAM、2MB 闪存、FPU、DSP 和硬件 JPEG 编码器。基板采用模块化传感器设计，将传感器与摄像机分离。模块化传感器设计使摄像机能够支持多个传感器，包括 OV7725、MT9V03x 全球快门传感器和 FLIR Lepton 1、2 和 3 热传感器。OpenMV-H7可以应用在多个领域比如：智能家居，机器人导航，物体检测与追踪等工业应用。
STM32H743
STM32H743是OpenMV-H7基板的MCU，其是一款32位的，Cortex-M7内核的芯片，该内核具有双精度浮点处理单元FPU，最高频率达到400MHz，并且内置1M RAM, 2M Flash。图2所示是STM32H743芯片的架构。
㈨ opencv 3计算机视觉 python语言实现这本书怎么样
本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.O的应用。
作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。
通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。