7步了解计算机视觉

计算机视觉是一个重叠的领域，涉及人工智能，数字图像处理，机器学习，深度学习，模式识别，概率图形模型，科学计算和大量数学等领域的概念。 所以，把这篇文章作为一个起点进入这个领域。

第一步 基础测试

通常，我们在本科阶段学习概率，统计学，线性代数，微积分（均为：差分和积分）的基础知识。 矩阵演算的简要介绍应该派上用场。 另外，我的经验表明，如果有人对数字信号处理有所了解，那么轻松掌握概念应该会有所帮助。

在实现方面，我更建议读者在MATLAB和Python中都有背景知识。 查看sentdex（YouTube频道），了解Python中科学编程所需的一切。 请记住，计算机视觉是关于计算编程的。如果基础较好，建议了解一下概率图形模型。

第二步 数字图像处理

学习杜克大学Guillermo Sapiro教授的视频。 教学大纲非常独立，并且进行了大量的练习。 请参阅Gonzalez和Woods的数字图像处理一书，并尝试用MATLAB实现课程讲授的概念示例。

第三步 计算机视觉

完成数字图像处理后，下一步就是了解图像和视频内容的各种应用的公式所依据的数学模型。 佛罗里达大学的穆巴拉克·沙阿教授的计算机视觉课程是一门很好的入门课程，涵盖了建立高级材料所需的所有基本概念。

观看这些视频，并按照GaTech教授James Hays的计算机视觉课程项目实现基本的概念和算法。 这些作业用MATLAB完成。 不要跳过这些。 只有从头开始实现算法和方程，才能深入理解算法和方程式。

第四步 高级计算机视觉

按照前三个步骤，您将获得高级材料。Coursera提供人工视觉中的离散推理，为您提供概率图形模型和计算机视觉的数学过量。 尽管Coursera已经从网站上删除了这些内容，但您应该可以在互联网上找到它。 事情看起来似乎很有趣，一定会让您感受到为机器视觉系统构建复杂而简单的模型。 这门课程也应该是学术论文的一个垫脚石。

第五步 python与开源

有许多软件包，如OpenCV，PIL，vlfeat等。 这些是将他人构建的软件包，可用于您的项目。 无需从头开始实现一切。您可以找到许多优秀的博客和视频，以开始使用Python编程计算机视觉。 我会推荐这本书; 它应该绰绰有余。 去玩得开心！ 了解MATLAB和Python如何帮助您实现算法。

第六步 机器学习与ConvNets

在网络上有太多的机器学习入门的博客，点击这里，这里和这里。

从现在开始，你最好坚持使用Python。 快速浏览使用Python构建机器学习系统和 python机器学习。

随着深度学习的大量使用，您现在进入计算机视觉的当前研究工作：使用ConvNets。 斯坦福大学的CS231n：用于视觉识别的卷积神经网络是一门综合性课程。 虽然视频已从官方网站上删除，但您可以在Youtube上轻松找到重新上传的内容。

第七步 探索更多

您可能认为我已经为您提供了大量信息。但是，有很多东西需要探索。

推荐大家看看多伦多大学的Sanja Fidler和James Hays的一些研究生研讨会课程，通过丰富的学术论文了解计算机视觉的当前研究方向。

另一种可能的方法是关注顶级会议的顶级论文，如CVPR，ICCV，ECCV，BMVC。或者，您可以关注pyimagesearch.com或computervisionblog.com或aishack.in等博客。在videolectures.net上观看关于计算机视觉和相关领域的大量的讲座和课程！

简而言之，您已经了解了计算机视觉的历史，从过滤器，特征检测器和描述符，相机模型，跟踪器到任务，如识别，分割以及神经网络和深度学习的最新进展。

一、课程目标

本公司本着为工控事业培育和输出从电工基础到机器视觉的人才理念，着力于让小白成为工控业专家为目标。

大林上位机视觉软件培训专家特开设从电工基础、PLC、运动控制、上位机、工业机器人、机器视觉培训课程，为实现工业4.0事业而不懈努力。

机构课程全程真实教学、实干为主，不装逼，不扯淡，只唠干货，能做项目！！

二、老师介绍

大林老师

是专业从事上位机视觉软件的开发与培训，多年从事上位机机器视觉相关项目开发，对电气人员学习C#开发视觉软件有独到的见解，即使您是零基础或只要从事过电气自动化相关工作的学员都能够轻松快速学会。

三、校区介绍

大林上位机机器视觉培训机构，分为两个校区，苏州校区（苏州木渎），常州校区（常州新北）

四、硬件设施

校区提供2000多平方的实训基地，完美的设备硬件配套，可以做到边学习边操作，鉴于本机构隶属于某自动化公司，学员可以配合边学习边配合公司开发人员完成项目，这样学习起来事半功倍

五、毕业服务

学业完成后本公司可以择优录取，在我们自动化公司的实习，解决您的后顾之忧

六、课程对象

1.零基础无任何相关知识

2.有电气及PLC编程基础的更容易入手

3.需要系统性提升整体能力

4.跨行业转型

5.想拥有一份体面高收入

6.对自己前途迷茫

7.学历低英语不好

七、课程特色

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八、课程内容

小白亦可通过学习成为工业软件开发专家，从电气图，到梯形图，到高级语言SCL，再到C#，突破高级语言难的瓶颈，轻松掌握。

从零开始，从电气基本元件入手，跟随课程递进学习，PLC，工业机器人，数据库，运动控制器，上位机，机器视觉，统统一网打尽。

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