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機(jī)器視覺需要學(xué)什么（做機(jī)器視覺的找工作太難了）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-30 20:36:55 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1305

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于機(jī)器視覺需要學(xué)什么的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、機(jī)器視覺技術(shù)能自學(xué)嗎？
2、機(jī)器視覺從哪里開始學(xué)
3、如何學(xué)習(xí)機(jī)器視覺
4、機(jī)器視覺需要學(xué)習(xí)哪些數(shù)學(xué)知識(shí)

機(jī)器視覺需要學(xué)什么（做機(jī)器視覺的找工作太難了）

一、機(jī)器視覺技術(shù)能自學(xué)嗎？

可以自學(xué)，但是都是理論知識(shí)是不夠的。

真正的專家都是理論加實(shí)踐雙管齊下，缺一不可

建議對(duì)機(jī)器視覺有興趣的話，一定要到公司去做項(xiàng)目，邊做邊學(xué)，這樣是最快的。

二、機(jī)器視覺從哪里開始學(xué)

具體算子實(shí)現(xiàn)方法不用理會(huì)，只要會(huì)用就可以了。機(jī)器視覺與圖像處理是兩碼事喲。學(xué)機(jī)器視覺，可以從《機(jī)器視覺實(shí)用教程》開始，圖像處理實(shí)用型有的《NI Vision Builder for AI入門教程》，《基于Vision Assistant的圖像處理實(shí)用教程》，《LabVIEW Vision圖像處理開發(fā)寶典》等。

三、如何學(xué)習(xí)機(jī)器視覺

計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）又稱為機(jī)器視覺（Machine Vision），顧名思義是一門“教”會(huì)計(jì)算機(jī)如何去“看”世界的學(xué)科。在機(jī)器學(xué)習(xí)大熱的前景之下，計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理（Natural Language Process， NLP）及語音識(shí)別（Speech Recognition）并列為機(jī)器學(xué)習(xí)方向的三大熱點(diǎn)方向。而計(jì)算機(jī)視覺也由諸如梯度方向直方圖（Histogram of Gradient， HOG）以及尺度不變特征變換（Scale-Invariant Feature Transform， SIFT）等傳統(tǒng)的手辦特征（Hand-Crafted Feature）與淺層模型的組合逐漸轉(zhuǎn)向了以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）為代表的深度學(xué)習(xí)模型。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺對(duì)待問題的解決方案基本上都是遵循：圖像預(yù)處理 → 提取特征 → 建立模型（分類器/回歸器） → 輸出的流程。而在深度學(xué)習(xí)中，大多問題都會(huì)采用端到端（End to End）的解決思路，即從輸入到輸出一氣呵成。本次計(jì)算機(jī)視覺的入門系列，將會(huì)從淺層學(xué)習(xí)入手，由淺入深過渡到深度學(xué)習(xí)方面。

四、機(jī)器視覺需要學(xué)習(xí)哪些數(shù)學(xué)知識(shí)

常用的基礎(chǔ)理論：微積分；矩陣論；復(fù)變函數(shù)；積分變換；歐式幾何；離散數(shù)學(xué)；

發(fā)展趨勢(shì)：基本上數(shù)學(xué)學(xué)科的前沿全都有

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