入行机器视觉并不难,但是想学好机器视觉技术需要掌握以下几方面的知识和技能:
1、了解基本概念和原理:首先需要了解机器视觉的基本概念和原理:包括图像处理、计算机视觉、机器学习等相关领域的基本知识。
2、学习图像处理基础:学习图像处理的基础知识,包括图像变换、滤波、增强、恢复等技术,以及图像分割、边缘检测、特征提取等图像分析方法。
3、掌握技术视觉算法:学习并掌握机器视觉算法,包括目标检测、识别、跟踪等算法、以及深度学习算法在机器视觉中的应用。
4、精通视觉软件工具:学习并精通机器视觉软件工具,如Halcon、OpenCV、PCL等,这些工具可以帮助你快速实现机器视觉应用。
5、实践项目经验:通过实践项目经验来加深对机器视觉技术的理解和应用能力,可以找一些实际项目进行练习和实践,提供自己技能水平。如AI+智能监控实训平台” (AI-Monitor)是面向于人工智能等相关专业设计的一款工程实训平台,该产品基于基于行业内主流的TensorFlow深度学习框架来实现,同时,通过机器视觉技术和边缘计算技术实现视觉领域的安防、监控、追踪、识别等各种场景需求。该平台内置神经网络芯片,可以本地运行卷积神经网络等模型,自动根据模型在实时视频流中检测人像并进行匹配识别,一旦匹配后可以自动进行目标跟踪。
6、关注最新技术动态:关注机器视觉领域最新技术动态和发展趋势,可以通过参加学术会议、阅读相关文献,关注行业动态等方式来跟进最新技术进展。