一辉Oo的视觉算法学习笔记1
文章目录
- 前言
- 一、简介
- 二、涉及到的语言及编程工具
- 1.C语言
- 2.C++语言
- 3.Matlab语言
- 4.C#语言
- 4.python语言
- 总结
前言
2022年春,由于疫情被困上海,居家期间重新整装待发;接下来将开始我的一生职业生涯的笔记历程,希望能够将我所遇见的,所学习的,所解决的视觉算法之路上的点点滴滴都记录于此;同时将一些经典的心得分享给大家;当然职场小白才刚刚起步,面对视觉算法工程师这条路,只能通过不断学习,才能坚持走下去;欢迎志同道合者,一起学习、交流与分享。
一、简介
从今天开始,将逐步记录本人在2D/3D视觉领域所学的所有关键性技术,包括语言、平台、配置、开发环境以及一些编程算法中常见问题的整理。
二、涉及到的语言及编程工具
1.C语言
面向嵌入式软件开发所用语言;视觉算法向嵌入式的移植;常用编译器keil或VS;
2.C++语言
视觉算法的最基本需要掌握的语言,因为2D图像处理库opencv,3D点云处理库PCL均需要基于C++进行编程开发;常用编译器VS;
3.Matlab语言
Matlab语言是做算法分析和快速仿真的非常好的语言;编译器Matlab,其中集成大量算法和图像分析工具;对视觉算法处理而言非常有帮助;
4.C#语言
此处,C#语言是视觉算法软件GUI的编程基础语言,本人学习了WPF框架,灵活多变,非常适合集成各路语言的三方动态链接库和外部执行程序的交互;
对于视觉类软件开发依然建议使用QT;其对python、pcl、opencv等大量三方2D/3D算法库的兼容性较强;
4.python语言
万金油的存在,数据处理,图像处理,深度学习,机器视觉等大部分视觉算法均可以通过python实现完成;编译器pycharm或者VS;
总结
其实,对于一个热衷视觉算法的工程师而言,语言和编译器只是为了实现其算法功能的编译工具而已,掌握其中一两种即可,最主要还是如何实现其功能,并最终部署下去;
需要注意的不断强化的技能还得看如下几条:
1.不断的巩固经典的算法,达到灵活运用;
2.积极参加各大学术论坛会议,或者含金量较高的展会,了解当前正在落地的一些应用算法,避免闭门造车;
3.真正沉下心去跟踪国内外高质量学术期刊文献;并尝试从中获得一些新的算法设计思路;
4.不要太执着于掌握多少种编程语言,精通一两种即可,毕竟那些玩意儿大都是国外的,更新带来的BUG需要自己承担;可以把精力放在算法设计上,对整个开发运行环境的把控非常重要;
5.多结识一些志同道合的良师益友,毕竟这条路比较难走,周边具有共同语言的人并不多;
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