计算机视觉工程师学习路线
1. 学习编程语言和基础库
- 学习Python语言,掌握基础语法、函数、面向对象编程等概念
- 学习Numpy库,用于科学计算和多维数组
- 学习OpenCV库,包含了许多图像处理和计算机视觉算法
- 学习TensorFlow/PyTorch,主要的深度学习框架
2. 学习数字图像处理算法
- 图像的表示方式(像素、灰度、二值化等)
- 彩色空间转换(RGB、HSV等)
- 滤波操作(均值滤波、高斯滤波、中值滤波等)
- 形态学操作(腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等)
- 影像增强(直方图均衡化、自适应均衡化等)
- 边缘检测算法(Sobel、Canny等)
- 影像分割算法(区域生长、分水岭等)
3. 学习经典特征提取和机器学习算法
- SIFT,SURF,ORB等特征检测和描述算法
- HOG,LBP等用于图像表示的特征
- SVM,KNN,决策树等机器学习算法
4. 深入学习卷积神经网络
- 卷积层、池化层等CNN基本结构
- LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet等CNN模型
- 图像分类、目标检测等典型应用
- 使用TensorFlow/PyTorch实现CNN模型
5. 实践项目练手
- 实现简单的物体分类器
- 基于特征匹配的图像查找
- 使用CNN进行手写数字识别
- 基于深度学习的目标检测
6. 继续学习高级算法
- 更深度的神经网络(DenseNet、MobileNet等)
- 生成对抗网络(GAN)
- 实例分割算法(Mask R-CNN等)
- 强化学习在计算机视觉的应用
7. 学习行业动态,参与开源项目
- 关注顶级会议最新研究进展(CVPR、ICCV等)
- 参与Github上计算机视觉相关的开源项目
- 发表论文投稿顶级学术会议
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