中文编程在机器视觉中的应用可以通过以下步骤进行：
确定应用场景和目标
明确机器视觉程序的应用场景和目标，例如目标检测、图像识别、人脸识别等。这有助于后续选择合适的算法和实现方式。
数据采集和预处理
通过相机或传感器获取图像或视频数据。
对图像进行预处理，包括去噪、裁剪、缩放等操作，并对数据进行标注。
特征提取和处理
从图像中提取有效的特征，如边缘检测、角点检测、纹理特征等。
对特征进行降维、归一化等处理。
算法选择和实现
根据应用场景和目标选择合适的机器视觉算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。
使用编程语言如Python、C++等进行算法实现。
模型训练和优化
使用采集的数据对选择的算法模型进行训练，并根据训练结果进行模型优化，包括参数调整和交叉验证等。
算法测试和评估
对训练好的模型进行测试和评估，检查算法的准确性和鲁棒性。
使用新的数据集验证算法的泛化能力，评估指标包括准确率、召回率、精确度等。
部署和应用
将训练好的模型部署到实际场景中，应用于目标检测、图像识别等任务。
考虑并行计算、实时性要求、硬件平台适配等问题。
硬件和软件选择
硬件：选择合适的光源、工业相机和镜头。常用的硬件有Halcon、康耐视、DALSA、evision、NI等商业库，以及OpenCV等开源库。
软件：学习编程语言如Python，并掌握相关机器视觉库和工具，如OpenCV、MaixPy等。
实践项目
通过实际项目来巩固所学知识，例如进行仿射变换实验、目标检测模型训练等。
学习资源
学习机器视觉的基础知识，包括数学基础、计算机视觉基础、编程基础等。
阅读相关书籍和在线课程，了解主要的机器视觉算法和模型。
示例代码
```python
import cv2
读取图像
image = cv2.imread（'path_to_image.jpg'）
转换为灰度图像
gray_image = cv2.cvtColor（image, cv2.COLOR_BGR2GRAY）
应用边缘检测
edges = cv2.Canny（gray_image, 100, 200）
显示结果
cv2.imshow（'Edges', edges）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
通过以上步骤和资源，你可以开始中文编程在机器视觉中的应用开发。建议从基础知识入手，逐步深入到算法实现和实际项目应用。