直接回答： 对于学习计算机视觉，Python 通常是更好的选择，因为它易于访问且生态系统完善，而 C++ 更适合对性能要求严苛的生产系统。 Python 的简洁性和丰富的库使您可以专注于概念而不是底层细节。 C++ 对于优化实时应用程序很有价值，但学习曲线更陡峭，这会分散初学者的注意力。
为什么 Python 适用于学习： Python 的可读性和简洁的语法使其更容易试验计算机视觉算法。 OpenCV、TensorFlow 和 PyTorch 等库为图像处理、对象检测和神经网络等任务提供了预构建的函数。 例如，在 Python 中使用 OpenCV 加载图像只需两行代码 (import cv2; img = cv2.imread("image.jpg"))，而 C++ 需要处理内存分配和错误检查。 Python 还有 Jupyter Notebooks，可让您以交互方式可视化结果（例如，绘制图像直方图）。 Keras 等框架将复杂的运算（例如，训练卷积神经网络）抽象成几行代码。 这使您可以在测试想法时快速迭代，而不会陷入语法或系统级代码的困境。
何时可能需要 C++： 当部署需要速度的计算机视觉系统时，C++ 变得很重要，例如嵌入式设备（例如，无人机或机器人）上的实时视频分析。 OpenCV 的 C++ API 提供了对内存和硬件加速的细粒度控制，这对于延迟敏感型任务至关重要。 例如，使用 C++ 以 60 FPS 处理 4K 视频流可以避免 Python 解释器的开销，从而减少延迟。 但是，用 C++ 编写相同的代码需要管理指针、编译依赖项和调试段错误，这些任务会增加新手的复杂性。 许多开发人员从 Python 开始进行原型设计，然后将有效解决方案移植到 C++ 以进行部署。 如果您的目标是在自动驾驶汽车或机器人等行业工作，那么学习 Python 的同时学习 C++ 是值得的，但最初应优先学习 Python，以有效地掌握核心概念。