Question

到底如何学习机器视觉

Answer 1

学习机器视觉是一项涉及图像处理、模式识别和机器学习等领域的复杂任务。以下是一些步骤和建议，可以帮助您开始学习机器视觉：
1. 建立数学和编程基础：机器视觉需要一定的数学基础，如线性代数、概率论和统计学。此外，熟悉编程语言（如Python）和相关库（如OpenCV）也是必要的。
2. 学习图像处理基础知识：了解常见的图像处理技术，如滤波、边缘检测、特征提取等。这些技术是构建机器视觉算法的基础。
3. 学习机器学习和深度学习：掌握机器学习和深度学习的基本概念和算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。这些方法在机器视觉中被广泛应用于目标检测、图像分类等任务。
4. 探索开源工具和库：利用开源工具和库来加速学习过程。例如，OpenCV提供了丰富的图像处理功能；TensorFlow和PyTorch是流行的深度学习框架，提供了强大的图像处理和机器学习功能。
5. 完成实践项目：通过实践项目来巩固所学知识。可以从简单的图像处理任务开始，逐渐挑战更复杂的问题，如人脸识别、目标检测等。
6. 参与竞赛和社区：参加机器视觉竞赛（如Kaggle）或加入相关社区，与其他学习者交流经验、分享资源，并从实践中不断提升自己。
7. 持续学习和跟进最新进展：机器视觉是一个快速发展的领域，新算法和技术层出不穷。保持学习的态度，关注最新研究成果和行业趋势。
请注意，机器视觉是一门广泛而深入的领域，需要长期学习和实践才能掌握。因此，建议您持续投入时间和精力，并结合理论与实践相结合，以便更好地掌握机器视觉技术。

Answer 2

如何学习机器视觉？

机器视觉入门

很多人问机器视觉如何学习？哪里有比较好的学习资料？总结了一下各个方向的学习资源总结，也会不定期在公众号里分享一些机器视觉相关内容，希望对有需要的人有帮助，也希望大家能多多交流讨论，共上一层楼。
如何学习机器视觉？
1、其实机器视觉涵盖的方向非常广泛，想要学习机器视觉而且以后要从事机器视觉相关工作的各位应该弄清楚自己以后想从事的方向，这一点可以先从相关企业招聘哪些岗位以及岗位要求来进行初步了解。然后针对不同岗位对岗位职责的要求进行学习补充。
（1）有哪些机器视觉公司？
可以直接百度搜索机器视觉等关键词，或者进入第三方信息平台：如机器视觉网查看现在的机器视觉公司有哪些
（2）有哪些岗位
根据你所找到的机器视觉公司百度查找 公司名称+招聘网站，比如直接搜索“奥普特+智联招聘”
2、对于机器视觉基本概念的了解是必不可少的，因为从大范围大环境下去了解会非常利于你对其他零散知识的整合，也更容易接纳。比如对机器视觉及机器视觉相关词汇在理论上的认识：机器视觉、机器视觉系统、视觉检测，机器视觉技术等这些是什么？有什么作用？可应用在哪些领域？
3、确定好自己在机器视觉领域的从业方向后，可以分为硬件或软件方向等确认学习目标；
硬件：工业相机、工控机、线缆、镜头、照明（光源）、采集卡、延长器还有图像处理、视觉处理等其他硬件
软件：视觉算法包、软件包，可以先去了解下市场上使用比较多的，还有使用的开发平台、编程工具等
4、知道自己学习的方向并了解如何使用操作是非常重要的！这一点最好有自己动手操作的环境。
视觉检测：能搭配硬件软件自己拍摄调试，了解其主要功能及调试方式。你能有相关条件跟随一个案例从头跟到尾，从客户提出需求-选型-调试-验收这个过程，了解每一步过程，跟了几个案例后自己就应该会比较清楚了。
算法编程：先摸索主要流行软件包的主要框架及功能实现模块，再通过看相关书籍，跟随案例实际操作去熟悉。主要还是多学多问。
以上可能介绍比较粗略，因为不管哪个方向的核心学习方法还是建议去询问在这一方向上比较有经验的人，应该更有成效。再有，可以通过访问国内机器视觉做的比较好的企业，去看看网页或者去了解乃至参与其工作来学习。