為什么學習計算機視覺

為了更好的收入和自己興趣所在。

如何學習

我報了csdn官方的人工智能學習課程，剛好那段時間搞活動有優惠，銷售老師也挺熱心的，對我提出的問題都是孜孜不倦的解答，就選擇了csdn培訓課。

目前的學習狀況

通過自學和尋求助教跟老師的幫助答疑，基本上都跟上了學習進度，雖然還有很多疑問，但我覺得這不長不短的幾個月要學習很多知識跟內容，肯定是來不及的，一些問題都沒深究。受到疫情影響，課程和工作估計也都延后了，不過也正好緩沖下，總結總結，同時可以補充學習其他的知識。2020年開頭不怎么好呢，但我相信每個人都能挺過去，祝福武漢，祝福中國，加油。

課程主要學習內容

1.計算機視覺的四要素
2.hsi、hsv、hsl顏色模型
3.c++和python語言的學習
4.python使用anaconda作為開發環境管理工具、c++使用自己編譯的opencv-4.1.2和contrib包，分別使用vscode和CLion進行開發。
5.opencv開發環境的構建
6.我的第一個opencv程序，lena圖片的讀取跟顯示，顏色分量的提取，圖像的灰度化
7.圖像濾波：中值濾波、均值濾波、高斯濾波、形態學濾波
8.邊緣檢測：roberts、sobel、canny、log算子
9.圖像分割：大津算法(優化：局部閾值化)、區域生長法(優化：分水嶺算法)
10.特征值檢測：霍夫變換檢測直線、harris角點檢測、sift和orb特征值檢測跟匹配
11.對旋轉不變性、尺度不變性的思考，圖像金字塔的應用
12.運動估計：基于背景提取的幀差法(混合高斯模型)、光流估計和LK算法和LK金字塔

結尾

計算機視覺的學習告一段落，但個人感覺就這兩個月不到的時間消化起來還是有點困難，個人從事的工作是前端開發，之前也寫過java、php。一開始老師推薦學習的python，因為python學習比較簡單，還有非常完善的第三方庫，但由于c++應用的比較多，后面又學習c++，對于課程里面一些數學公式也需要去復習數學，平時呢又要加班，一下子的學習量就上去了。重要的還是要有自制力，否則肯定是跟不上進度的，即使勉強能跟上進度掌握得知識也不牢靠。接下來要學習機器學習的相關知識了，加油！2020！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的计算机视觉学习小结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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