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开发视觉说来不难：
一、不要给孩子看不好的图像，比如父母吵架扭曲的面孔、脏乱的房间等等。
二、要在适当的年龄玩适当的游戏。新生宝宝的最佳焦距是20—38厘米之间，也就是吃奶时刚好可以看到妈妈的脸。所以，妈妈一定要多对宝宝微笑。由于视觉皮层神经细胞还没有发育成熟，宝宝在这个阶段看到的世界只是黑白的，最好在他眼前放一些具有黑白对比色的玩具，刺激宝宝的眼睛移动，同时也可以放一些红色和其他鲜艳颜色的物品，为宝宝进入色彩期做准备。 6~12个月：色彩期。这是宝宝视敏度发展的关键期。11个月的婴儿能准确分辨红、绿、黄、蓝四色，经常把这四种颜色的图片分别拿给他识别，通过丰富多样、颜色鲜艳的图案刺激，可以加速脑部视觉区成长。1~3岁：立体期。孩子开始对远近、前后、左右等立体空间有了更多认识。 这时应该让孩子多玩积木和插塑玩具，发展孩子的手眼协调能力，对立方体形成初步的认识。同时不能忽略继续进行色彩训练，可以带孩子看霓虹灯、琳琅满目的商品橱窗等。3~6岁：空间期。孩子已能准确判断出物体的大小、上下、前后、左右、远近。这时通过走迷宫、拼图、橡皮泥等游戏，可以很好地锻炼他对物体空间关系的把握能力，并进一步培养他更细微的观察力。 妈妈们千万不要轻视宝宝的视觉开发，一定要让他看好、玩对。
5个月宝宝的视觉能力如何开发
看远处的物体此时宝宝的视力已明显增强，可以 看到远处的物体，及时训练可扩大认识 事物的范围。妈妈要更多地指着周围环境中的各 种物品说明给宝宝听，不管宝宝是否能 听懂，都要多次重复，让宝宝反复感 知。这时，除了指认室内的家具、玩 具、食物、日用品和室外的花草树木、 交通工具、建筑物等以外，可以开始指 认远处的行人、车辆，天上的白云、风 筝，初升的月亮和落日，等等。 但不要 带宝宝去过于吵闹的地方或在恶劣的天气情况下外出。五彩旗布，与颜色“混个脸熟”4个月以后的宝宝不但能看清黑白 分明的东西，也能看清一些东西的轮廓 了，这时可以用五彩旗布来练习看轮廓 里面的细线条。O妈妈用红、绿、蓝色的彩纸剪下一些 最基本的几何图形，如圆形、正方形、 三角形等，把它们贴到黑白相间的大 格子的白格子上，然后挂在墙上。
©玩的时候，把宝宝抱到这个五色旗布 前，用手指着其中一个图形，如绿色 圆形，告诉他：“这是绿色的圆形。”像这样，看五六个图形后停止。这个时期无须精确认知颜色和形 状，“混个脸熟”即可。妈妈必须抱着玩的心态和宝宝玩游戏，不要指望宝宝 能很快分辨颜色和形状。 宝宝不想玩时 就停止。
如何学习机器人视觉处理
这个感觉是从论坛上大家所问的问题得出来的。因为。在论坛中看到不少朋友所问的问题，是相当可笑的。说可笑并非指所提问题过于简单幼稚，而是所问的问题一看就是从书本上抄来的，而不是在实际情况下所遇到的。换句话说，论坛中的朋友大多只是在纸上谈兵，极少有人真正自已动手开发视觉系统。这样说是因为自己搞开发的人绝对问不出某些奇怪问题来的。往深了说一点，好象国内的朋友们只喜欢啃书本，并不愿意（也可能是懒得）动手。
一句话，国外机器视觉发展到今天，已经可以清清楚楚分为三个部分： 1，底层开发部分。 2，二次开发部分。
3，最终使用部分。于是在国外，从事这一行业的人现在也就可以简单而清楚地分成三种人： 1，底层开发的人（从事底层开发工作的人）。
2，二次开发的人（从事二次开工作的人）。
3，使用及操作机器视觉系统的人（从事最终使用工作的人）。
第一类人。就是我们常说的，开发通用视觉系统（如：DVT，西门子，欧姆龙，EVISION,COGNEX等等）的开发人员，也就是DVT,COGNEX这些公司开发部的技术职工。
第二类。就是大家所说的OEM用户。是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，开发各种专为第三类人所用的系统。
第三类人，就是用户（end
user）。这类人是真正将机器视觉系统应用到各个领域中的人，他们不仅在各自的行业中使用种种已经开发成型的机器视觉系统。而且负责对各类系统进行测试及评估。
举个实际例子，这里有不少朋友问过这类问题：如何检测某一工件；检测光盘表面的系统该如何配置CCD相机、镜头及灯源等。问这些问题的朋友应该算是第三类人。他们公司要他们寻找一个系统可以用来检测本公司的产品。但由于第一类人所开发的，只是通用的系统以及视觉系统开发工具的软件包。并没有哪家公司专门开发一套系统来检测光盘或是某种特定的工件。所以，这些朋友就应该来找我，因为我是第二类人。
我的工作就是，专门用DVT,EVISION,COGNEX等的视觉卡，以及视觉系统开发工具软件包为他们专门开发一套他们所需要的光盘检测系统或是工件检测系统。
绕了老大一圈，其实要说的问题就是一个----我所发现的问题：这里80%以上朋友把自己的身分混淆了，越俎代庖。
不客气的说，目前国内搞这行的朋友似乎都有些好高骛远。不少从事第二部分工作朋友（搞二次开发的第二类人）对于机器视觉有关知识的了解，尚不如国外第三类人的知识水平（我是从大家所问的问题感觉到的）。而国内第三类朋友知识水平就更可想而知。
可是奇怪的是，每个人所问的却都是第二类人要问的，有些甚至是一类人才会问的问题。好象，机器视觉是个十分简单的技术，凭大家随便问几个“关键性”的问题，再由所谓的“专家”三言两语的回答一下。大家就一夜之间都可以自己搞底层开发，成第一类人了。
要成为第一类人，又分硬件及软件两种。要对自己所负责的这个模块非常了解，搞软件要知道算法及运行速度；搞硬件要明白公司所选用芯片的特点等等。同时还要清楚对手公司的优缺点以及机器视觉这一行的种种动态和最新技术。
总结一下。这三种人相比，第一类人一定要专业，对机器视觉的某一领域非常非常了解；第二类人虽比不上第一类人那么专业，但更加全面；第三类人更熟悉各个应用系统开发公司（第二类人）的优缺点。
现在大家可以看得出，机器视觉发展到今天，其分工已经越来越细，每个部分的工作其实是很难相互取代的。大家不要以为第三类人就比第一类人低一等，这是一个错误的等级概念。我本人过去曾属于第一类人，现在作的是第二类工作。而我的几个“师弟师妹”（当初曾一起作第一类人时的同事）现在就在干第三类工作。大家别小看第三类工作，以为这是小儿科，你能真作好这一行也不是很容易。毕竟这也是一门行当也是一个饭碗！另外，以我个人来看：以国内现在机器视觉的水平，对于那些想作第一类人的朋友我在这里劝一句：还是算了吧。
国内的机器视觉水平打根子上就差，您还打算搞底层？算法本身都是抄人家的，就只能和对手拼程序的写法了。不过我觉得那更没戏。
这样说我绝没有看不起初学者的意思。我说过：所问的问题再简单，我都不会笑话你。对于每样事物我们都是从无知开始的。但是，对于那些极不实际的好高骛远的问题，我还是要说，希望大家踏实下来，戒浮躁，从最基本地学起----先确定自己的身份。
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