图像识别算法
A. 做图像识别算法用什么语言好
图像识别 C++ 语言是最好的。
有C的基础，入门很容易。
再往下就看你的天赋和学习能力了。
B. 开源的算法可以用于进行图像识别吗
可以的。
一张图片的识别这个很简单的，都不用考虑效率的问题，直接一个特征匹配就搞定，opencv开源库中有现成的，真的很简单，十几行代码就搞定。
C. 如何图像识别
再给你一种思路：
如何显示的数据是一般的控件上的如lable Edit
则可以先找到这些显示数据控件的窗口句柄，再GewWindowText或发送取数据的消息来直接得到原始数据
D. 图像识别算法有几种
从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，公司模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。江苏视图科技算法提供商。
E. 图像处理的算法有哪些
图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：
一）点运算：处理点单元信息的运算
二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算
1.二值化操作
图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。
2.直方图处理
直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。
3.模板卷积运算
模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。
F. 图像识别算法都有哪些
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理，图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
G. 搞算法（图像识别，深度学习）必须要懂C/C++吗
由于图像识别、深度学习这方面已经有许多人做了基础性工作，他们提供的程序或者库都是利用c或c++形式提供的，或者是类似的调用接口，因此要利用这些库、将这些基本算法结合到自己的工程中来，需要c和c++的知识
算法应当是可移植的，同时又不能离硬件太远。可移植的特点是要求编程语言具备可移植性、通用性，c或c++是比较好的载体；所谓离硬件不太远，是因为要在算法优化方面有需求时，需要针对硬件特点，或者硬件提供的能力，做到发挥算法的最大效能，由于c语言可以很好地结合汇编语言和高级语言，因此在优化方面是比较灵活的。
如果大部分通用算法都是用c或c++编写的，为成为通用算法，你有可能需要顺应这一习惯，以便别人将你的算法结合到他们的c或c++工程中去。
往往你的算法是在别人编写的现有算法上改进得到，如果别人的算法就是c或c++编写的，你需要这方面的知识来消化别人算法的思路，理解成熟算法的意图。
H. 图像识别算法
那个技术很复杂的，叫 模式识别
具体我就说不清楚了
曾经上过课，但是没去过
I. 图像识别的算法
不会啊，，实在帮不上你啊。。。
J. 视觉算法和图像算法的区别
两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的，如果你对软件不敢新区，那么这两个专业都不是适合你。