一，openCV不是一種語言，而是是一個開源計算機視覺庫，封裝了很多函數，但是想要學到東西，從最底層的函數寫起。
初學者可以參考視訊：https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/107920069
或者對這OpenCV tutorials的c++API介面寫一遍：https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html
優點：免費，可以看到原始碼，自己修復，有大量經過優化的程式碼庫，有大型的社羣。
缺點：入門困難，程式碼資料少，文件很少會貼出程式碼的例子，相比於 OpenCV（Python），OpenCV（C++）只含有一個小型的機器學習演算法子集。對於新的演算法驗證不是很方便。
二，Python也是必須會的，後期如果做系統需要使用。可以快速驗證演算法設想，影象領域中的深度學習大量的工作也可以完成，MATLAB雖然也有，但是會比較侷限，資料比較少，但是Python更像只用於演算法研究，在工程邊緣端佈置演算法，通常還需要轉化爲C++，Python裏面實現了OpenCV的介面，並且還有很多深度學習的框架，
如果是新手想要快速上手 用Python會比較快，先打下基礎，如果要學習比較高層的影象處理，Python中的深度學習比較成熟，
python. 入門可以看 http://accu.cc 的文章，常用演算法都有講解
優點：用 matplotlib 去進行結果視覺化這方法，幾乎可與 MATLAB 媲美。可用於構件 web 後端 ，Python 同樣是一種多被用於建立網站的語言。像 Django、 Web2py 和 Flask 這樣的框架能使你快速地元件起 web 應用程式。所以，結合這些框架，我們使用 OpenCV（Python）會更加地容易。
缺點：很難找到更多關於 OpenCV（Python）的教學。缺乏技術支援，OpenCV 是使用 C/C++ 編寫的 ：作爲一個開源庫，其好處之一就是能根據你自身需求進行修改。如果你想要修改 OpenCV，你就必須得修改 OpenCV 的 C/C++ 原始檔
三，MATLAB更多的是一種程式語言，驗證演算法方便快捷。
優點：MATLAB功能強大，程式設計不熟練者容易些，可以忽略很多語法，很多函數。特別是陣列運算，會簡單容易，有強大的矩陣庫 ，工具箱，視覺化和偵錯工具。
第一種：可結合 OpenCV 使用 ：你可通過使用 MATLAB 的 OpenCV 介面 去連線 OpenCV。
第二種：如何讓OpenCV做爲MATLAB的工具箱：https://blog.csdn.net/healingwounds/article/details/78848001
缺點：學習路線曲折，MATLAB 是一個矩陣引擎。因此，我們需要遵循一種 MATLAB 的方式去書寫程式碼。內建的 MATLAB 程式會很快，但你所寫的程式碼往往會很慢，因此，人們往往會把計算密集型部分寫成 C，並通過使用 mex 整合在 MATLAB 的程式碼中。
通常使用 MATLAB / OpenCV（Python）來編寫新的演算法，而產品的完成則使用 OpenCV（C++）。
如果是搞研究，驗證演算法，建議用matlab。
如果在做影象處理的同時，還想學學程式設計，建議用python。
在學校用matlab。如果工作，覺得企業寫專案不用matlab。操作起來都一樣，只是語法習慣和api名字不同而已。
再放一句看到的話。一位真正的能者，在他們的口袋中往往會擁有許多不同的工具。能明智地挑選一個合適的工具去完成自己的工作。因此，能者並不與工具產生掛鉤，而是自身的技能。