如果你只會一個語言的話，那麼也沒有問題，只要你能夠把工作給幹好就可以了。另外我想說的是，其實所有的程式語言都是通用的，你只需要去變換一下你的思維，你就會發現其實學習多門語言並不是一件特別困難的事情。

我本人雖然只是一個前端工程師，並且多年只寫html加css。js語言才是最近45年學習的。但是當我掌握了js語言之後，我發現學習其他的語言其實並不困難，比如我現在就掌握了Python以及php，還有go語言。

我發現幾乎所有的語言都是通用的，關鍵的是你的程式設計思維和你要做的專案。

而對於企業來說，他並不關心你使用的是什麼語言，它只關心你能不能夠完成他要求你做的工作，如果你不能完成他要求你做的工作，你哪怕會1萬種語言企業，也會認為你對他一分錢價值都沒有。

所以我認為你完全可以去應聘工作之餘掌握多門語言的事情，你可以在工作之後慢慢的學習，無所謂的，只要上手一個專案，做一做你就能夠掌握了。

python只是一門語言，是實現計算機視覺研究的某種工具計算機視覺比python廣得多光會python是不夠的

python只是一門語言，是實現計算機視覺研究的某種工具，計算機視覺比python廣得多，光會python是不夠的

答案是否定的，目前來看，如果你想從事計算機視覺行業，那麼C++是必須會的。

首先，python是解釋型語言，每次執行都要編譯一次；C++是編譯型語言，一次編譯隨後執行不用編譯。這決定了C++的執行效率要優於python,而機器視覺行業毫秒必爭，即便是微小的差異，也是非常重要的。

其次，一直以來視覺行業都是以C++為主的。如果不以c++為主，不便於技術傳承。當然，這不是主要原因。

目前我也經常會用python做一些開發，做影象識別前期的demo還是很方便的。應用在對效率要求不高的場合也是可以的，但如果是實時性的流水線視覺模組，一般來說就必須用C++了。

也就是說，python你瞭解一點有益無害，但C++你必須精通。

但是，隨著深度神經網路學習與傳統視覺演算法的結合，python變得越來越重要，因為python用來做資料集的分析和訓練異常快捷。

因此，要想長期從事計算機視覺行業，最好以C++為主，輔修python,取長補短。

如果你只懂得python一門程式語言，去做計算機視覺工程師是遠遠不夠的！

計算機視覺如同它的名稱一樣，它的目的就是想方設法使計算機擁有像動物的視覺一樣的能力。計算機視覺需要做的就是採集圖片，再將圖片以計算機可以理解的數字形式呈現。從而使計算機可以更好的對影象進行處理。

計算機視覺是現在機器學習的一大熱門方向，計算機視覺的理念其實與很多概念有部分重疊，包括：人工智慧、數字影象處理、機器學習、深度學習、模式識別、機率圖模型、科學計算以及一系列的數學計算等。

物體檢測一直是計算機視覺中非常基礎且重要的一個研究方向，物體識別和檢測，顧名思義，即給定一張輸入圖片，演算法能夠自動找出圖片中的常見物體，並將其所屬類別及位置輸出出來。當然也就衍生出了諸如人臉檢測，車輛檢測等細分類的檢測演算法。

影象分割一直是機器視覺領域非常重要的一部分內容。它的目的就是使一幅影象中的不同物體可以被計算機區分出來

跟蹤也屬於計算機視覺領域內的基礎問題之一，在近年來也得到了非常充足的發展，方法也由過去的非深度演算法跨越向了深度學習演算法，精度也越來越高，它的主要目的是對運動的物體進行跟蹤監測，應用非常多，如對車輛跟蹤等。

影象理解就是讓計算機去理解影象中的物體到底是什麼。這項技術在最近幾年發展非常迅速，也是計算機視覺不能繞開的一部分內容。

從上面的介紹就可以看出，機器視覺處理的資訊非常龐大，而且要求的執行速度的要求也很高，這些原因就導致計算機視覺的實現往往要使用一些底層的程式語言，比如說C語言和C++語言。

國外C語言和C++語言長期霸佔程式語言排行榜的前十，很多時候兩者會共同進入前五。原因就是國外的一些工程進行了大量的底層實現。而計算機視覺脫離底層，肯定是搞不好的。比如說你的程式速度達不到要求，你對開源的框架不能進行很好的定製定製。這必然會限制你在工作上面的發揮。

首先C語言和C++語言是必須要掌握的，當然一些高階語言如python也不能少。

其次是對計算機視覺相關理論的掌握，不能僅僅去利用別人的框架，你自己要清楚背後的原理。

再者就是新的理論和方法，要緊跟前沿技術，不然真的很難找到工作。

總的來說只掌握python和一些框架，跳槽是比較難的，因為計算機視覺從業者的要求還是比較高的，C語言C++語言必不可少，機器視覺背後的理論方法必須掌握。學位至少是工科的本科學位及以上。

但一件事的難與不難，主要還是要看一個人的努力程度的。如果你對自己要求很高，平時也很刻苦，那麼可能很多對別人很難得事情對你就比較簡單了。

人工智慧方面，計算機視覺的難度比自然語言處理還大，公司招聘一般都是碩士起招博士優先。本科生做這個的難度太大了。而且沒學過C語言很可能還不是計算機專業的，難度更大。建議最少先考個計算機的碩士吧。

python精通可能只是語法啥的。

計算機視覺有其專門的課程和原理。建議先學習。作為研究開發，matlab,python都一樣，都是影象處理的知識。

企業強調工程能力，演算法崗位只會python，會造工程能力不強。但是如果你演算法不是足夠強，其實競爭不強。企業裡面，做純演算法的位置是留給暴強的人，如果你暴強，可以試一試。

除了框架和功能庫熟練，你最好有很強的程式設計功力，這樣會讓你的職業路舒服些，如果你不會c/c++ ，就算你進了企業，你也需要自己去學，不然你無法在團隊找到位置。

單純從語言方面來看，python是語法最為簡單，由於其內建的庫非常豐富，因此程式設計的效率也很高，但是真正在某一專業化的技術領域達到一定造詣，光靠一門語言是不夠的，數學的底層演算法的邏輯才是技術的本質和核心。

1、關鍵問題不是 只會Python 這一門語言，而是你利用這門語言能把計算機視覺專案做到什麼程度？如果你只會調一些現成的庫，那和跑一些demo沒多大區別。

2、一個工具，你用到絕對精通，完全可以適應各種環境來解決問題，特別是生產環境。

3、多想想你自己的產出。你能產生什麼樣的產出。你作為計算機視覺工程師，能夠做多高級別的事情，遇到各種困難的時候，你是不是都有解決問題的辦法，能夠適應複雜的需求。

4、程式語言和程式設計是兩個不同的概念，演算法和程式根本不會挑選程式語言。程式語言的語言特性總是能學會的，那只是一些規則而已，規則，熟能生巧。