机器视觉学习入门：框架和书籍推荐

对于机器视觉学习入门者，选择合适的框架和书籍至关重要。本文将针对新手小白提供入门推荐，帮助建立坚实的机器视觉学习基础。

推荐框架：结合需求和定位

如果您仅需要解决临时性的业务问题，建议优先确定任务的数学模型，并选择对应的大类代码库。例如，对于需要定时拍照并分析变化的场景，可以将其分解为分割或检测任务。根据具体情况，可参照开源仓库（如 PaddleSeg）寻找相应的解决方案。

适合新手的框架

如果您打算从基础开始系统学习机器视觉，推荐选择动态图框架。动态图框架思路更直接，对新手更友好。推荐 PyTorch 和 PaddlePaddle，两者分别在学术界和国内拥有广泛应用。

推荐书籍

除了框架学习，扎实的理论知识也不可或缺。建议从优质的开源项目入手，从修改他人代码开始，夯实工程基础。另外，微积分和线性代数等数学知识对于掌握机器学习理论必不可少。