本科生学opencv

A. 工业机器视觉学习需要多久

3个月-5年左右，学得快的3个月就能学好，学得慢的需要好几年。
1、本科及以上学历，有3-5年的机器视觉工作背景或智能相机开发经验以及项目经验
2、熟练掌握C/C++/Python语言，有较强的算法分析和实现能力
3、熟悉工业相机、镜头、光源及采集卡的选型4、有OpenCV算法库和常用的数字图像处理算法项目经验优佳
5、有OCR检测软件开发经验或产品检测软件开发经验优先。

B. 为什么说光学工程是劝退专业

在很多院校，单从招生来讲，确实光学工程规模不大，热门程度不如电子和计算机。但也要看到，能开设光学工程的科研院所，实力不会差。从其专业来看，光学工程内容很广，与机械、电子、通信、精密仪器、医学等都存在紧密联系。举个例子，国内几个代表性研究所都以光学机械简称光机所来命名，当然这是比较传统的了。在清华和天津大学都在精密仪器系，而浙大和华科则专业演变比较显著。不管叫什么名字，现代科技的专业与技术交叉融合非常厉害，从这点来讲不必太计较具体名称。从市场与就业角度来讲，有人认为光学工程只能在低端就业，这是严重的错误并容易误导他人。

接下来，讲讲计算机和电方面的，计算机方面，主要是图像处理，其中有算法也有结合硬件的，像fpga,dsp,gpu。不过不读博不建议搞算法，研究生真正学东西的也就一年，搞算法干不过计算机专业的，还是配合点硬件混口饭吃吧。而图像处理所招岗位也都要求会深度学习和机器学习，去做机器视觉系统的话则会要求C++、opencv、电路、运动控制板卡，典型能者多劳却不多得。

C. 算法工程师应该学哪些

一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机

相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】

（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等

（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。

D. 入行机器视觉，视觉技术到底难不难学

入行机器视觉并不难，但是想学好机器视觉技术需要掌握以下几方面的知识和技能：

1、了解基本概念和原理：首先需要了解机器视觉的基本概念和原理：包括图像处理、计算机视觉、机器学习等相关领域的基本知识。

2、学习图像处理基础：学习图像处理的基础知识，包括图像变换、滤波、增强、恢复等技术，以及图像分割、边缘检测、特征提取等图像分析方法。

3、掌握技术视觉算法：学习并掌握机器视觉算法,包括目标检测、识别、跟踪等算法、以及深度学习算法在机器视觉中的应用。

6、关注最新技术动态：关注机器视觉领域最新技术动态和发展趋势，可以通过参加学术会议、阅读相关文献，关注行业动态等方式来跟进最新技术进展。

E. 学习了哪些知识，计算机视觉才算入门

计算机视觉是一个很大的范畴的总和，有两种学习方式，一种是阅读基础书，搞懂它的每一部分；另一种是找一个问题，看文献，编程实现，不断往深走。这两种学习方式是互补的，如果你看了好几年书还不能上手解决问题，或者只会解决某些很特殊的问题，对其他问题束手无策都不算成功。因此你需要把看书掌握一般知识和编程实验解决具体问题齐头并进。下面说你要干什么：

下载安装OpenCV2

OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，包括了图像处理、计算机视觉、模式识别、多视图几何的许多基本算法，有c++和Python两种接口。学习的材料首先是安装目录下doc文件夹里的帮助文档，提供所有函数的用法，任何时候对任何函数有疑问请查阅帮助文档，安装目录下还提供一大堆写好的演示程序供参考；《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本比较基础的介绍材料，它的缺点是没有介绍分类器（模式识别）方面的函数怎么用。

虽然网上还有其他很多流行的库，比如处理特征点的VLfeat，处理点云的PCL，处理GPU运算的CUDA，处理机器人问题的ROS和MRPT，但是这些都是你在解决具体问题时才会考虑去用的东西，如果你想快速读取视频、做个屏幕交互程序、使用流行的分类器、提取特征点、对图像做处理、进行双目重建，OpenCV都提供相应函数，因此在你不知道该把余生用来干什么的时候，先装OpenCV学习。

读综述

Computer Vision: Algorithms and Application。这本书用1000页篇幅图文并茂地浏览了计算机视觉这门学科的诸多大方向，如果你不知道计算机视觉是一门搞什么的学科，这本书是你绝佳的选择。它的优点是涉猎了大量文献，缺点是缺乏细节，因此很显然只读这本书你根本没法上手工作，因为它讲的实在是太粗糙了。如果你对其中的某一部分感兴趣，就请去读相关文献，继续往下走，这就是这本书的意义。有中文版，但是翻译的不好，也不建议你细细去读，看看里面的图片即可。

Computer Vision: Models, Learning, and Inference：这本书是我认为研究生和高年级本科生入门计算机视觉最好的教材。它内容丰富，难度适中，推导翔实，语言流畅，强烈推荐你花2个月时间把这本书读完。

多视图几何

Multiple View Geometry in Computer Vision：这本书是多视图几何的圣经，意思就是说想搞三维重建或者图像测量之类的项目，这本书是必读的。它需要你有线性代数的基本知识，会SVD分解即可。第一版有中文版，翻译的非常好，但是已经绝版了，可以上淘宝高价买一本，第二版添加的内容很少，在网上可以下载到。

模式识别

模式识别核心就是训练一个函数来拟合手头的数据，如果数据的标签是离散的，称为分类问题，如数据的标签是连续的，称为回归问题；分类又分有监督分类和无监督分类，有监督分类器有神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机场、树模型等等。当你拿到一大堆数据，需要从里面找关系的时候，一般都需要使用模式识别算法来训练一个函数/分类器/模型，因此模式识别是机器学习的核心。
《模式分类（第二版）》：这是一本适合普通读者阅读的教材，介绍了模式识别中经典的分类器，讲解细致，语言生动，难度适中，每一个算法都有伪代码。

The Elements of Statistical Learning：这本书使用严谨的数学工具分析模式识别算法，它比较难，但是非常深刻。每拿到一个模型它都会分析这个模型在数学上是如何构造的，并且推导模型的分类错误率。分析和推导是这本书的精髓。

Pattern Recognition and Machine Learning：这是一本从贝叶斯学派的角度分析模式识别模型的书，它使用的工具主要是概率论，比较难，非常深刻，内容非常丰富。

虽然这两本书很难，但是它们用到的数学知识不过是基本的概率论和线性代数，只是用的比较活，计算机视觉这个学科需要的数学知识也是这个水平。

图形学

图形学教材首先推荐《计算机图形学与几何造型导论》，这本书用流畅的语言介绍了图形学的基础知识，选材有趣，推导简洁但是绝不跳步走，保证你能看懂而且不会看烦。

光线追踪器我看过一本薄的《Realistic Ray Tracing》和一本厚的《Ray Tracing from the Ground Up》，两本书都有代码。后一本内容极其丰富，有中文版，翻译尚可。后一本唯一的缺点就是讲不清楚BRDF，但这恰恰是前一本的亮点。

还有一些比较偏的书，比如偏微分方程在图像处理中的应用、细分、压缩感知、马尔科夫随机场、超分辨率分析，概率机器人、多尺度几何分析，这些领域都有各自的名著，你在某个领域深挖的时候，类似这样的书可能会出现在参考文献中，那时再看不迟。

读文献
写到书里的知识基本上都有些过时，你得通过看文献掌握各个领域最新的发展动态。计算机视觉的顶级期刊有两个PAMI和IJCV，顶级会议有ICCV和CVPR，在科学网—[转载]计算机视觉方向的一些顶级会议和期刊有更加详细的介绍。

F. 本科毕业设计多少代码量比较合适matlab400行左右够吗

本科毕设的话这个工作量差不多了，估计是你完成的太早了，做再多老师也会说不内行的……就是为了让你继容续前进！
你可以做做单纯Hough变换、直线检测、圆检测等模块。标准C的话可以看看Opencv的Hough部分，不调用库函数（除了文件读取）编写也不难！