機(jī)器視覺的學(xué)習(xí)確實對編程有一定的要求，但這并不意味著完全不會編程的人就無法涉足這一領(lǐng)域。以下幾點可以幫助你更好地理解這個問題：

基礎(chǔ)知識儲備：

數(shù)學(xué)和物理：具備一定的數(shù)學(xué)和光學(xué)基礎(chǔ)是非常有幫助的，因為機(jī)器視覺涉及到圖像處理、幾何變換等內(nèi)容。

圖像處理：了解基本的圖像處理概念，如灰度化、二值化、邊緣檢測等。

逐步學(xué)習(xí)編程：

選擇合適的編程語言：對于初學(xué)者來說，Python 是一個很好的起點，因為它有豐富的庫支持（如 OpenCV）且語法相對簡單。

實踐項目：通過實際項目來學(xué)習(xí)編程，例如使用 OpenCV 進(jìn)行圖像處理的小項目。

利用現(xiàn)成的工具和庫：

視覺庫：許多機(jī)器視覺任務(wù)可以通過調(diào)用現(xiàn)有的視覺庫（如 OpenCV、Halcon、VisionPro 等）來完成，不需要深入理解底層算法。

圖形界面工具：一些視覺軟件（如 LabView）提供了圖形化的界面，用戶可以通過拖拽組件來構(gòu)建視覺系統(tǒng)，減少編程需求。

機(jī)器視覺難學(xué)嗎？

機(jī)器視覺的學(xué)習(xí)難度取決于多個因素：

基礎(chǔ)知識：

數(shù)學(xué)和物理：如果你已經(jīng)具備一定的數(shù)學(xué)和物理基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)機(jī)器視覺會相對容易一些。

編程基礎(chǔ)：有一定的編程經(jīng)驗會大大降低學(xué)習(xí)難度，特別是對 C/C++、Python 等語言的熟悉程度。

學(xué)習(xí)路徑：

系統(tǒng)學(xué)習(xí)：通過系統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑，逐步掌握機(jī)器視覺的基礎(chǔ)知識和技能。

實踐經(jīng)驗：多做實際項目，通過實踐來鞏固理論知識。

資源和支持：

在線課程和教程：有許多在線課程和教程可以幫助你入門機(jī)器視覺，例如 Coursera、Udacity 等平臺上的相關(guān)課程。

社區(qū)支持：加入相關(guān)的技術(shù)社區(qū)，如 CSDN、GitHub 等，可以獲得大量的資源和幫助。

雖然機(jī)器視覺對編程有一定的要求，但通過逐步學(xué)習(xí)和實踐，即使是完全沒有編程基礎(chǔ)的人也可以逐漸掌握這一領(lǐng)域的知識。關(guān)鍵在于選擇合適的學(xué)習(xí)路徑和資源，逐步積累經(jīng)驗和技能。