如果相机不t移动和背景明显不同于汽车，它不应该这不难。写一个简单的汽车识别算法，识别摄像头采集的每一帧视频，判断车头在图片矩阵中的坐标。每一帧的时间间隔是固定的，因此可以计算出汽车的速度。
这是我个人的看法。如果有问题，我们可以交流。
1.书
ltlt学习opencv(中文版)gtgt是一本非常好的教材。如果你有c基础，很容易上手。
但是如果你想做图像处理，建议你去ltlt数字图像处理gtgt。
2.论坛和教程
主页
1)、你需要阅读:网页上的opencv编程入门(矩阵/图像/视频的基本读写操作)。看完之后，你会对opencv有一个大概的了解。
2)，有opencv安装教程，简单例子等等。见现成的下载操作。
3)、论坛
先做个摘要:
1行业应用背景，即整个系统的工作环境需要了解:光源、光学镜头、摄像头和图像采集卡、图像信号处理卡。
2数学基础，科学技术的本质最终需要一个数学解释，这样才能从根本上理解科学原理，更好地应用技术。我个人认为，数学符号是对现实客观世界的抽象表达，是看待世界的另一个角度，是我们处理问题的一种手段。这一面主要涉及《矩阵论》《计算机原理》《计算机图形学》。
3专业基础，这里是现代科技中计算机视觉的起源，涉及到浩瀚的知识海洋，包括图像在计算机中的表达，简单来说就是一个矩阵。下面是《数字图像处理-冈萨雷斯》的一个经典入门资料。
4编程能力，根据不同的应用领域涉及不同的语言范围。比如我在aoi领域主要用c#语言开发整体框架，图像处理用opencvsharp(还有很多其他处理工具包)，qtc和opencv，工业上也常用halcon和visionpro。
如果是可视化编程的基础，目前只能建议从系统组成上了解这么多，在实际开发中只能是一个不断学习的过程。
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哈哈，我目前从事视觉检测设备的开发。首先，可视化编程按照我的理解应该属于计算机视觉领域。
首先，让我们让我们看看下一个完整的视觉系统包含哪些部分，如下图所示。
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