学习机器视觉需要掌握哪些知识
机器视觉系统
1、视觉成像部分：包含几个典型组件：光源，镜头，工业相机
- 光源和镜头需要我们掌握光学知识，不同的打光方式，可以让相机对物体产生完全不同的成像；而镜头的倍率，焦距，视野等的选择不同直接决定了成像的逼真度；
- 工业相机需要我们掌握光电知识，掌握图像成像的基本知识，如清晰度，动态范围，视场角等，这样我们才能根据需求和场景选择正确的相机，最快速掌握这些知识的方法就是买一台入门级单反相机，来研究透这些成像参数和成像的关系；
2、图像处理部分（这块才是初学者学习的重点）
- 对于入门者来说，可以优先掌握PC平台的开发，在熟悉之后可以延展到嵌入式平台；
- 软件应用，大多数采用Qt，C++，C#，.net来写的，所以我们需要掌握一门编程语言；
- 图像算法层面，图像算法层面，典型的开源算法有OpenCV，商用的有Halcon，VisionPro
- 如果想在算法层面进一步深入，可以研究一下机器学习，例如：PyTorch，TensorFlow（利用pytorch建立一个可用于图像分类任务的人工神经网络）
- 理论方面，更多的是掌握图像处理的基本概念，推荐一本书《机器视觉算法与应用》
3、运动控制部分
- 难点在于，精度的矫正，因为很多场景和需求对精度的要求是非常高的；
以下是一份详细的机器视觉学习纲要，包含了理论知识和实践练习，希望对您有所帮助：
- 数学基础知识
- 线性代数：矩阵运算、线性方程组、特征值和特征向量等。
- 微积分：导数、积分、极限等。
- 概率论和统计学：概率分布、期望、方差、假设检验等。
推荐学习资源：
- MIT线性代数公开课
- MIT微积分公开课
- 计算机视觉基础知识
- 图像处理：图像的读取、保存和基本操作，如图像缩放、旋转、平移等。
- 特征提取：边缘检测、角点检测、SIFT、SURF等。
- 目标检测：基于颜色、纹理、形状等特征的目标检测方法。
- 图像分割：基于区域、边缘、阈值等的图像分割方法。
推荐学习资源：
- OpenCV官方文档
- 《计算机视觉：算法与应用》
- 《数字图像处理》
- 机器学习和深度学习
- 机器学习基础知识：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习等。
- 深度学习基础知识：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
- 机器学习和深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras等。
推荐学习资源：
- 吴恩达的机器学习公开课
- TensorFlow官方文档
- PyTorch官方文档
- 实践项目
- 图像分类：使用机器学习和深度学习算法对图像进行分类。
- 目标检测：使用机器学习和深度学习算法对图像中的目标进行检测。
- 人脸识别：使用机器学习和深度学习算法对人脸进行识别。
- 自动驾驶：利用计算机视觉和机器学习算法实现自动驾驶。
推荐实践资源：
- OpenCV官方文档中的示例代码和教程
- Kaggle数据科学竞赛平台上的机器视觉竞赛任务
- GitHub上的机器视觉项目
- 学习和实践
- 学习最新的技术和算法：如目标跟踪、图像生成、深度强化学习等。
- 参加机器视觉相关的会议或论坛：如CVPR、ICCV、ECCV等。
- 继续实践并扩展自己的项目经验，不断提高自己的技能。
推荐学习资源：
- ArXiv论文库
- CVPR、ICCV、ECCV等会议论文
- 论坛和社区：如GitHub、Stack Overflow、Reddit等