機器視覺新手應(yīng)該如何學(xué)習(xí)？
首先機器視覺是一個很大的領(lǐng)域，近幾年比較火的話肯定是要和機器視覺學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)掛鉤的，所以有必要首先明確自己的大方向。
然后是代碼能力。傳統(tǒng)的圖像處理是離不開C++的，對于C++的學(xué)習(xí)，我覺得是一個仁者見仁智者見智的問題，畢竟C++是永遠(yuǎn)學(xué)不完呢。講一下我的經(jīng)驗，C++ primer是一定要通讀至少一遍的，我本科是學(xué)過C++的，但是讀了這本書之后感覺就像是白學(xué)了一樣。之后可以選擇性地讀一下effective三部曲(effective c++, more effective c++, effective stl)以及比較新的effective modern c++，對于實際工程能力會有比較大的提升。此外就是python了，作為人工智能時代的第一語言，目前來說，做計算機視覺是肯定離不開的，推薦一下廖雪峰大大的教程，很詳細(xì)，對于有C++或者java基礎(chǔ)的應(yīng)該會上手很快。另外，linux最好要用熟。
同時在這一階段可以熟悉下opencv(其實我現(xiàn)在已經(jīng)很少用到)，跑跑demo什么的，網(wǎng)上這種東西是很多的。我記得我那個時候跑過人臉識別，車牌識別，感覺很有意思。opencv的話c++,python都是可以的玩的。此外，我大四的時候?qū)W過一門叫數(shù)字圖像處理的課，講的就是岡薩雷斯很經(jīng)典的那本書，對于一些傳統(tǒng)問題有一個比較宏觀的了解。
機器視覺學(xué)習(xí)算法方面的話可能就要取決于你的大方向了，因為我是做DL的，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法也經(jīng)常用到。對于機器學(xué)習(xí)算法的入門，網(wǎng)上有很多參考，西瓜書，andrew的視頻，統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，都很不錯。我的觀點是基礎(chǔ)理論的東西不能光看，一定要去實踐，把一些常用的算法親手實踐一下，肯定是沒有錯的。
單單針對深度學(xué)習(xí)的話，其實現(xiàn)在門檻已經(jīng)很低的，稍微找兩篇博客看一看可能都可以入門，大概唯一的門檻就是gpu了。
到這里可能大方向入門就差不多了，剩下的就要看你具體的科研方向了。
