视觉识别学 主要涉及以下几个方面的程序：
图像处理编程
包括图像采集、预处理、增强等一系列操作。
常用的编程语言有Python和OpenCV库、C++和OpenCV库等。
这些语言提供了丰富的图像处理函数和算法，如滤波、边缘检测、形态学操作等。
特征提取和描述编程
从图像中提取与识别任务相关的特征。
常用的编程语言和工具包括Python和OpenCV、TensorFlow、Keras等。
这些工具支持各种机器学习和深度学习算法，用于训练和提取图像特征，如卷积神经网络（CNN）用于图像分类和目标检测。
模型训练和优化编程
通过机器学习和深度学习算法对大量标注好的图像进行训练，获得可用于识别的模型。
常用的编程语言和框架有Python和TensorFlow、PyTorch等。
这些工具提供了各种机器学习和深度学习的框架和函数，用于模型训练、参数优化等。
识别和分类编程
利用训练好的模型对新图像进行分类和识别。
常用的编程语言和框架包括Python和TensorFlow、PyTorch等。
数学基础
图像识别涉及到大量的数学知识，如线性代数、概率统计、数值计算等。
学习者需要具备扎实的数学基础，理解并运用这些数学原理。
计算机视觉理论
了解图像特征提取、分类器设计、目标检测等算法和技术。
深入理解图像处理的原理和方法。
图像处理库和工具
使用图像处理库和工具可以简化开发过程，如OpenCV提供了丰富的图像处理函数和算法。
机器学习和深度学习
学习机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、卷积神经网络（CNN）等。
掌握深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，用于构建和训练深度学习模型。
C++编程
学习C++编程的基础知识，如指针、类、模板等。
掌握C++编程框架，如OpenCV，用于开发高性能的图像识别算法。
Java编程
学习Java编程的基础知识，掌握JavaCV和Deeplearning4j等库。
利用Java的跨平台性能开发大型的视觉识别系统。
MATLAB编程
学习MATLAB编程，利用其提供的丰富的图像处理和计算机视觉函数实现各种视觉识别算法和技术。
建议：
初学者可以从Python开始，因为Python语法简单，且有丰富的库和工具支持。
进阶者可以根据项目需求和性能要求选择C++或Java进行深入学习。
实践项目是学习视觉识别编程的最佳方式，可以通过参与实际项目来巩固理论知识并提高编程技能。