如何为您的下一个计算机视觉项目选择正确的编程语言？

在本文中，我们将列出一些最适合实现计算机视觉系统的编程语言，根据我的经验，它们都是专业人士有几种编程语言适用于实现计算机视觉系统，其中一些易于学习，而另一些对于新开发人员来说很难

 本文将向您介绍在实现计算机视觉系统时要考虑的 3 种编程语言。

   MATLAB 

MATLAB 是一个用于分析数据、创建算法和创建工程师和科学家每天使用的模型的程序

 优点：

MATLAB 在学术界被广泛使用，特别是用于原型设计和测试新想法。

MATLAB 是众所周知的一种编程语言，具有非常好的算法实现和广泛的工具箱选项，借助其集成的图形界面，MATLAB 允许您在 MATLAB IDE 中编辑代码、显示输出、绘制图形、操作数据等等。

MATLAB以其内置的向量变量而闻名，使类向量编程非常方便，MATLAB提供了简单的调试体验和良好的用户体验。

缺点：

MATLAB 不是为生产环境设计的，另一个主要缺点是 MATLAB 的标准许可证成本约为 2500 美元，外加年费。

MATLAB 的一个主要缺点是执行代码非常慢，而且学习曲线相当长，因为它的语法不同于 C、C++ 和 Python 等通用编程语言。

   C++ 

C++，也称为“C with Classes”编程语言，是由 Bjarne Stroustrup 开发的通用编程语言

优点：

C++ 使其用户能够轻松地在不同的操作系统上运行相同的程序。

C++ 最大的好处之一是它的面向对象模型，包括类、继承、多态性、数据抽象和封装等概念，扩展了可重用性和可靠性。

嵌入式系统和编译器利用 C++ 进行低级机器操作。

在 C++ 中，程序员可以控制内存管理，但这是有代价的，因为与垃圾收集器处理内存相比，管理内存的责任更大。

C++ 可以处理小型数据集和大型数据集，并且可以处理密集的过程。

缺点：

另一方面，C++ 对初学者来说相当困难，如果你没有 C++ 编程经验，尝试 Python 可能更有效率

C/C++ 中的指针是一个复杂的概念，占用了过多的内存。 使用通用指针（例如“通用指针”）可能会导致应用程序崩溃或运行异常。

   Python 

Python 编程语言是一种解释型通用语言。Python 在其设计中使用了重要的缩进来强调代码的可读性。 该语言实现了一种面向对象的方法，使程序员能够为小型和大型项目编写逻辑清晰的代码

优点：

Python 旨在让新手和经验丰富的编码人员能够轻松地将想法转换为代码。

作为机器学习领域最成熟、最流行和最受支持的语言之一，Python 是运行计算机视觉代码的自然选择。

计算机视觉可以通过 Python 编程语言实现，允许开发人员高速执行基于可视化的任务。

Python 常用于机器学习。 数据科学家投入时间做出贡献是因为用 Python 编写代码相当简单，而且它是免费和开源的。

缺点：

   - Python 是一种解释型语言，因此它通常会牺牲编译型语言的速度并导致代码执行缓慢