金属表面缺陷检测技术 研究生搞机器视觉算法搞不出来怎么办？
研究生搞机器视觉算法搞不出来怎么办？
这相对来说并不太难，你也不必灰心。如果你根本没有基础。再过两个月，现在就可以开始学习了。我也从机械设计专业的零基础开始学习机器视觉。
买书的第一步，opencv3编程入门。根据上面的例子，慢慢学习，一个接一个地敲代码，遇到不懂百度上的函数、语法等，遇到高手一个。这一步将持续大约一个月。中间不要涉及太复杂的算法，只要掌握语法和函数即可。
第二步是从Internet下载案例教程。每种算法都有一个经典的案例和实现代码来学习、理解和掌握参数设置的意义。这一步不需要有太多的创意，只需按照已有的算法学习即可。
完成以上两个步骤后，即使您是初学者，您的opencv机器视觉也不会如此混乱。如果循序渐进，基本上不会有大问题。
机器视觉与计算机视觉的区别是什么？
计算机视觉和机器视觉，首先应用场景是不一样的
其次，我觉得最大的区别在于重点的技术要求不一样，甚至有很大的不同。
计算机视觉，主要用于定性分析，如分类识别，这是一个杯子，那是一只狗。或者做身份识别，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如入侵、游荡、剩饭剩饭、人群聚集等
机器视觉主要关注数量的分析，比如通过视觉测量零件的直径。一般来说，它要求高精度。当然，不能按质量或数量来做。一些计算机视觉应用还需要分析数量，比如商场里的人数。有些机器视觉还需要对质量进行分析，比如零件的自动分类。但一般来说，计算机视觉对质量的要求不是很高。商场里人数的统计误差不能杀人，但机器视觉确实可以，比如说测量出的道岔间距。
既然要求如此之高，机器视觉比计算机视觉更难吗？
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