由 dawei 在计算机视觉编程中，选择合适的编程语言是构建高效系统的首要步骤。Python因其丰富的库支持和简洁的语法，成为大多数开发者的首选。然而，对于需要极致性能的场景，C++或Rust等编译型语言可能更具优势。根据项目需求权衡语言特性，能显著提升开发效率与运行性能。
函数的设计直接影响代码的可读性与复用性。在计算机视觉中，图像处理、特征提取和模型推理等操作通常被封装为独立函数。合理划分功能模块，确保每个函数职责单一，不仅能降低调试难度，还能提高代码的可维护性。
AI方案图，仅供参考
变量管理是编程中的关键环节。在处理大量图像数据时，变量命名需清晰表达其用途，避免歧义。同时，合理使用作用域控制变量生命周期，减少内存泄漏风险。引入智能指针或自动垃圾回收机制，有助于优化资源使用。
编程过程中，还需注重代码的可扩展性。设计通用接口，使不同算法或模型可以灵活替换。这种策略不仅便于后续升级，也能适应不断变化的业务需求。
实践中，结合文档注释与测试用例，能有效提升代码质量。良好的文档帮助他人理解逻辑，而完善的测试保障系统稳定性。这些细节共同构成了一个健壮的计算机视觉程序。