机器视觉是机械、运动、控制、光学、软件、算法于一体的交叉学科，对于学工科的人来说，机械、运动、控制都有一定的了解，对于软件、算法、光学不是很了解。一台设备，有一个到二个机械设计师或者结构工程师，那么这个角色就胜任了机械部分，有一个电气工程师，那么就胜任了控制部分了，再来一个视觉工程师，担当视觉软件开发部分，那么整套系统就构成一套机器视觉系统， 对我们视觉软件发来说，做好光学（相机、镜头、光源）的选择，软件框架设计好，算法的实现，就可以了。
从业多年，可以看到，机器视觉软件开发是跟机械、电气紧密相连的，从而，我见过很多机械、电气行业从业人员进行转行进入到视觉软件开发，直接的接触让很多电气、机械的同学想进入机器视觉软件开发领域，今天我来说说从零基础学习视觉软件开发的学习路径，需要学习哪些知识？
1. 图像基础知识
做这个行业，需要知道图像的基础知识，至少先在文字层面上进行学习，比如什么是灰度，什么是位图，什么是深度，什么是通道，什么是像素，什么是灰度，什么是滤波等等，在第一个阶段，不要去深挖各种理论，先在文字层面上理解这是什么意思即可，其实，对我们应用层开发来讲，机器视觉工程师讲究的是一个系统集成的能力，对工程工艺的理解，而不是深挖理论，术业有有专攻，第一阶段切勿对不理解的公式去深挖，不懂得跳过这个，后期循序渐进或者学习，不懂的也不会对你后期开发有多大的影响，至于书籍方面，可以推荐看数字图像处理（冈萨雷茨），对于初学的人来说，让你去看这本书是难免有点多，但我不能不介绍他， 你也可以去搜索相关的图像处理基础知识扫盲也可以，这个阶段有点像萌芽的意思。
2. 光学成像部分
光学成像部分，需要了解成像系统的选型，包括相机、镜头、光源，这三大件必不可少，在这里学习，如果每个三大件展开，又有很多的知识点，相机的种类、相机的选择、相机sensor尺寸、镜头种类、镜头选型、光源种类、光源选型等等，那么在这个阶段就是一个积累和总结的过程了，你一个时候记不到这么多，记到了你不用也会忘记，我当年实习是在实验室打光测试做了1个半月，至少在光源和镜头方面实验的都实验了，但还是很多不知道，也是在后期工作中用到了哪一块就深入的去了解了。
3. 编程语言学习
上位机编程语言，有两种选择，C#和C++开发语言的学习，初学入门，建议学习C#作为上位机开发首选，C#语言入门简单，一本《C#入门经典》即可，语法规则熟悉一周左右即可，界面开发可以使用Winform、WPF，熟悉界面库也就差不多一到二周的时间。
C++语言就不一样了，C++语言很复杂，知识点很多，在短时间内很难理解那么多知识点，并且哪怕有三五年C++编程经验的程序员，也不敢说对C++语言精通，我等只有“会使用”的地步了，C++界面开发库常见的有MFC,MFC稍微有点过气了，现在广泛使用的界面库是Qt,熟悉Qt界面库一周到二周，真正在项目中熟悉使用需要积累和通过项目的锤炼。
我当年的学习路径是在大学先学的C++，学的MFC做界面，看的是孙鑫的C++教学视频，我的第一个MFC+Halcon程序显示图像、结果显示就搞了我一周，然后我学习的C#，界面开发库使用Winform，WPF,出来工作后主要使用C++开发，有时候也会使用C#开发，大多数时候是两种语言都会涉及，Winform\wpf做界面，算法层、通信层等会封装成C的接口。
4. 算法工具的学习
有哪些算法工具，我有文章介绍过，没看过的可以去看
如果你有了一定的图像处理基础，编程基础，你现在去看算法工具的学习，就相对会顺畅很多，算法工具推荐使用halcon，学了halcon，其他的算法工具学起来都很快，并且halcon能够解决机器视觉领域内所有简单、复杂的项目，而且会halcon算法的工资待遇会更高。
学习halcon也是有方法的，先要对halcon的总体算法功能有个了解，以及知道每个功能模块的应用例程的经典案例。 再就是halcon的基本数据格式，算子的参数输入输出表示方法，图像参数、控制参数，再了解halcon常用的一些算子功能，那么入门开发就可以了，要深入，需要通过项目经验案例来进行学习和深入，开始学习。
这一步也是每个视觉任务要解决的核心问题，所以这部分内容也是最重要的，花的时间也最多。
5. 项目代码演练
前面的几个步骤，你不一定需要根据顺序来完成，你可以直接从3、4跳到这里，那么这一步就很关键了，前面那些知识点是一个零散的知识，这一步是把所有化零为整的步骤，这一步也是很多人最头疼的地方，如果没有师傅带， 你自己摸索，那是比较困难，最好是找到项目源码，找到合适的有经验的师傅进行学习，最开始可以从流程简单的到中级到高级的步子学习，单相机单流程，你的软件流程就简单，如果是单相机多流程，多相机多流程，线程之间的交互，以及数据的融合，那就是比较高级的项目了，所以这也是有经验的工程师的重要之处。