本文主要介紹了機器視覺圖像處理的基礎教程和機器視覺開發軟件以及圖像處理方法工具包，適合於圖像處理初學者參考，以儘快利用如下資源入門，並進行簡單的圖像處理算法的應用和開發，本文介紹的教程、軟件安裝包和相關資料均可下載（http://pan.baidu.com/s/1bo7nZkV，下載碼：1l6n ）。
一、教程：
1、《數字圖像處理》-第三版-阮秋琦等譯
2、《數字圖像處理》（matlab版）-阮秋琦等譯
3、《OpenCV 入門教程》-於仕琪
4、《Opencv3 編程入門》-毛星雲
5、《機器學習》-周志華
6、《模式識別》-第四版-李晶皎等譯
其中，《數字圖像處理》-第三版詳細介紹圖像處理理論，《數字圖像處理》（matlab版）先簡單介紹圖像處理理論，後利用matlab實現各種圖像處理方法，《OpenCV 入門教程》和《Opencv3 編程入門》介紹OpenCV應用，《機器學習》是機器學習方法的入門之作，圖像處理領域通常用機器學習方法實現物體識別和物體分類，《模式識別》介紹各類模式識別方法，目的是將對象進行分類，圖像處理領域通常用模式識別方法實現物體識別和物體分類。建議先學習前四本教程，掌握好圖像處理基礎知識和應用，後學習《機器學習》和《模式識別》，研究各種機器學習方法和模式識別方法在機器視覺領域中的應用，而關於機器學習方法的學習，也可通過Andrew Ng的視頻教程進行學習。
二、軟件：
1、OpenCV： OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法[1]。
建議安裝OpenCV2.4.9，因爲《Opencv3 編程入門》所有代碼是基於該版本編寫。
2、Matlab： MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟件，用於算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境，主要包括MATLAB和Simulink兩大部分。MATLAB是matrix&laboratory兩個詞的組合，意爲矩陣工廠（矩陣實驗室）。是由美國mathworks公司發佈的主要面對科學計算、可視化以及交互式程序設計的高科技計算環境。它將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中，爲科學研究、工程設計以及必須進行有效數值計算的衆多科學領域提供了一種全面的解決方案，並在很大程度上擺脫了傳統非交互式程序設計語言（如C、Fortran）的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟件的先進水平[2]。
建議安裝matlab R2010b,該版本應用例說明詳細，且應用例說明和代碼可複製。
3、Visual Studio: MicrosoftVisual Studio（簡稱VS）是美國微軟公司的開發工具包系列產品。VS是一個基本完整的開發工具集，它包括了整個軟件生命週期中所需要的大部分工具，如UML工具、代碼管控工具、集成開發環境(IDE)等等。所寫的目標代碼適用於微軟支持的所有平臺，包括Microsoft Windows、Windows Mobile、Windows CE、.NET Framework、.NET Compact Framework和Microsoft Silverlight 及Windows Phone。Visual Studio是目前最流行的Windows平臺應用程序的集成開發環境。最新版本爲 Visual Studio 2017 版本，基於.NET Framework 4.5.2[3]。VS平臺支持C類語言（C\C++）、Basic語言、Java語言等的開發。
三、下載資源介紹
下載資源中包括了前述6本教程的電子版資料和OpenCV2.4.9、matlab R2010b、VS2012的軟件安裝包、Andrew Ng的2008年度機器學習教學視頻教程、《Opencv3 編程入門》配套的所有代碼、《Opencv3 編程入門》第四次勘誤、libsvm-3.11安裝包（支持向量機方法工具包）、《數字圖像處理》（matlab版）所需工具包。
本文介紹教程和軟件安裝包下載網站以及相關資料下載網站：
http://pan.baidu.com/s/1bo7nZkV，下載碼：1l6n。
參考資料
[1] https://baike.baidu.com/item/opencv/10320623?fr=aladdin
