计算机视觉编程基础知识 零基础如何入门计算机图像识别？

零基础如何入门计算机图像识别？

零基础的情况下，要学的东西很多。但事实并非如此。;没关系。目前最重要的是提高兴趣，让自己有学习的动力。

首先，我推荐吴恩达在coursera上的两个视频教程。

机器学习

视频讲述了数学、算法、实践方面的知识，详细易懂。基础很重要，在这里一定要好好学习。

开发阶段在这个阶段需要大量的补充知识，包括数学、算法、中间层、应用层技术等等。

基本数学技能:

概率和数理统计

线性代数

数学分析

凸优化

结石

计算机视觉算法相关的基本技能

深度学习

统计机器学习

视觉神经科学

低级视觉和图像处理

三维计算机视觉

中级技能

图象分割法

图像分类

目标检测

目标跟踪

视频分析

应用层技能

光学字符识别

图像检索

图像识别

视频内容理解

手势识别

面部识别

图像/视频编辑和风格化

智能视频分析

图像结合自然语言处理

三维重建

工业愿景

无人驾驶的

医学影像诊断

神经网络芯片

工程和项目管理技能

专家

饭桶

敏捷开发

JIRA

红矿

开发语言和框架

计算机编程语言

张量流

PyTorch

Theano

Numpy

熊猫

克拉斯

sci kit-学习

实战阶段

尽可能多的参与项目，通过实践巩固知识，增加经验，在不断的失败中成长。如果真的没有项目，那么你也要设计一些项目来练手。

PS看着这么多技能就头晕，人工智能相关工作工资高也不是没有道理。

最后

如果你认为它 很有用，请给我点个赞。

视觉工程师需要编程吗？

需要学习编程。

视觉工程师的职责:

1、负责机器视觉系统图像处理、分析和算法开发，视频图像特征提取等应用开发。

2.研究开发基于地图信息的单目和双目摄像机、vslam等相关传感器的自主定位算法。

3.完成算法设计、实现和测试，并完成应用程序调试。

技能 图像 算法 视频 视觉

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