零基礎學機器視覺要多久？我說一個月不到，估計很多人不相信！

機器視覺難不難？我這么說吧，如果說學一門編程語言只需要知道26個字母，全職學的話最多只需要半年就可以入門，那么，機器視覺相比學一門編程語言，在要會26個字母的情況下，資質好一點的人可能只需要一個月不到，再差一些的人也只需要一兩個月即可。我說的！

我其實并不是機器視覺相關專業出身，我原本其實就是一個普普通通的碼農而已，最開始，我在一家公司做上位機開發，我們公司的開發模式是C++負責后端、C#負責前端，C++負責機器視覺圖片的抓取和處理，而C#則負責相關參數和操作的增刪改查以及機器視覺結果的顯示。

機器視覺目前主流的開發框架基本上就OpenCV和Halcon兩種。

可是，機器視覺相關人才雖然多，但是編程語言分布卻特別雜。

最主流的當然是Python啦，然后是Java，其次是C++，最后才是C#。

其中，Python和Java主要以OpenCv為主，而C++和C#則多以Halcon為主，其中，C++程序員用OpenCv的更加多一些。

C#不是不可以開發OpenCv項目，在.Net庫中就有現成的OpenCv庫，但是，因為用的人比較少，所以學習曲線也就陡峭點。

另外一個造成C#“死磕”Halcon的原因就是，目前國內有個專門搞視覺項目的大廠某康，他們的核心算法庫其實就是照搬Halcon的，而某康自己又搞了一套Workflow，后臺代碼也是用C#寫的，所以，C#程序員學習Halcon就更加容易上手了。

當然，這只是我的解釋，您可以發表您自己的意見！

總之，當初我搞上位機的那家公司，因為總是招不到合適的人才，所以就想要內部培養，把一幫C++和C#上位機程序員弄到了一起，由公司機器視覺大牛親自帶隊，組織了不到一個月的Halcon視覺算法培訓。

最終，我在一群人之中脫穎而出，成功成為了一名機器視覺上位機全棧！其他人都沒學會！

當時我是挺得意，覺得自己挺牛的，竟然不到一個月就入門了Halcon，但是現在想想，自己可能是最不聰明的那一個！

您想，好端端的上位機程序員不當，非要去搞機器視覺，機器視覺的坑有多大，搞過的人都知道！

不管怎么樣，我覺得Halcon比OpenCv要容易得多，當然，只是入門而已，真的想要成為機器視覺算法專家，我還是有很長的路要走，畢竟我不是機器視覺科班出身的，理論知識還是比較薄弱。

但是，這并不影響我去做機器視覺項目，我覺得不管是編程語言還是機器視覺算法，只要您入了門，并且能夠憑借一些基礎能力成功拿到一份Offer，后面就是“師傅領進門，修行靠個人”了！畢竟，不是誰一從學校畢業就是個能夠應付各種項目的大牛嘛！

我當初學習C#的時候滿打滿算也就花了半年時間，注意啊，這是零基礎，其中還包括了CS和BS兩種學科。

可是，我學習Halcon只花了不到一個月時間，中間我還要給公司寫其他項目，所以，可見Halcon其實并不難！

當然了，我會寫代碼這肯定對于我學習Halcon算法有幫助，但是幫助其實并不大。

這么說吧，當初我學Html+Css+JavaScript幾乎也只是用了一個月時間，而Halcon其實要比Html+Css+JavaScript更加簡單一些。

總結

我知道我這么說肯定會有人持反對意見，但是我還是要說，我所說的簡單，只是入門簡單，就像一個剛畢業的程序員能力99.99%比不上一個工作了20年的程序員一樣，沒什么可比性！

另外，可能能還有一個疑問，那就是OpenCv和Halcon到底選哪個去學好呢？

如果您沒有任何編程基礎，我建議您從Halcon開始學，后續對機器視覺有了深入的理解以后，再去嘗試OpenCv。

如果您有一定的編程基礎，學習哪個，得看您未來的職業方向。

如果是往人工智能、自動駕駛、機器人視覺、安防監控等非工業場景上發展，我建議去學習OpenCv，因為OpenCv在這方面有大量的成熟算法庫，您學習起來，會相對容易些。

而如果是工業場景，比如說尺寸測量、字符或者編碼識別、定位這些，最好還是Halcon，因為Halcon在這方面也有很穩定的算法庫！

主要的是，目前工業場景下的開發，基本上是以C++和C#為主。

這么說，您明白了嗎？