【深度學(xué)習(xí)】靠OpenCV吃飯的圖像算法工程師在深度學(xué)習(xí)的沖擊下還有活路嗎？
其實(shí)標(biāo)題是知乎上看到的一個問題，看到討論很熱烈我就借用了。不知道提問這位有沒有了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個東西，早在二三十年之前就有手寫數(shù)字識別了，但是這技術(shù)也就是2012年開始火爆了的，所以你看到的當(dāng)下的熱門技術(shù)很多都是沉寂了幾年、十幾年甚至幾十年的。
當(dāng)下對傳統(tǒng)的cv技術(shù)有些沖擊，那是因?yàn)槟憧吹降氖沁@些崗位的工資很高，但是呢，很多公司還是在用傳統(tǒng)的技術(shù)，至少傳統(tǒng)行業(yè)里面涉及圖像處理的很多還是使用的是傳統(tǒng)算法的技術(shù)。就是互聯(lián)網(wǎng)公司有團(tuán)隊在做這個，然后能給的工資很高，但是呢，傳統(tǒng)方法的這些崗位也沒降薪不是，所以應(yīng)該是心里的沖擊吧？
不過我回答的這個日子，dl（深度學(xué)習(xí)）,cv（計算機(jī)視覺）也死的七七八八了，半道出家的很多，但是卷麻了，所以現(xiàn)在看是不是還不如你？
如果說圖像算法工程師這個崗位，其實(shí)不是單純掌握OpenCV就夠的，OpenCV只是一個工具，還有很多的東西需要我們學(xué)習(xí)，圖像處理還有一個出名的庫就是Halcon，只是OpenCV相對比較出名而已。我也是半道出家做cv的，但是我是搭上了車之后轉(zhuǎn)自動駕駛了，這一路走來我發(fā)現(xiàn)OpenCV的重要性還是很大的，應(yīng)用還是很多的，所以我也在技術(shù)分享的時候還在推學(xué)習(xí)OpenCV。
OpenCV是應(yīng)用非常廣泛的開源視覺處理庫，在圖像處理、計算機(jī)視覺和自動駕駛中有著非常重要的作用。
廢話不多說，我就來講講OpenCV的使用和學(xué)習(xí)需要怎么做吧，大家覺得有道理的可以參考一下。
我理解的學(xué)習(xí)和使用的重點(diǎn)在四個方面：
第一點(diǎn)：需要對OpenCV的版本要有一個清晰的認(rèn)識
OpenCV目前更新到了4.7.0版本，但是目前OpenCV3.x和OpenCV4.x都是比較常用的，但是3和4的版本差別比較大，所以經(jīng)常有同學(xué)抄代碼的時候編譯報錯，就像我昨天在做目標(biāo)跟蹤的時候，創(chuàng)建跟蹤器，在OpenCV3.2之前的版本里面使用的方法是Tracker.create，但是在之后的版本API就變了，對于不同的算法創(chuàng)建的函數(shù)還不一樣，例如KCF算法就是TrackerKCF_create這樣，所以我們在使用OpenCV的時候需要對OpenCV的版本有一個比較清晰的認(rèn)識。
第二點(diǎn)：需要對OpenCV的源碼有一個基本的了解
要知道每個模塊是做啥的，這樣你才能知道怎么去調(diào)用這里面的算法。目前出版的OpenCV的圖書基本上只對core模塊、imgproc模塊和highgui模塊進(jìn)行講解，所以初學(xué)者很難找到一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)途徑。但是去年出版了一本圖書《學(xué)習(xí)OpenCV4：基于Python的算法實(shí)戰(zhàn)》這本書對OpenCV的所有模塊都進(jìn)行了講解，雖然里面的案例是以Python語言為主，但是在講解每個算法的API的時候是將C++和Python兩種語言都做了講解，所以函數(shù)調(diào)用層面應(yīng)該問題不大，這是國內(nèi)外第一本系統(tǒng)講解OpenCV所有模塊的書，評價銷量都很不錯。
第三點(diǎn)：首先學(xué)習(xí)怎么去用
“學(xué)以致用”永遠(yuǎn)不是一句空話，對于公司來說，最重要的就是需要寫出代碼，解決實(shí)際問題，所以對于初學(xué)者來說，首先需要學(xué)習(xí)OpenCV包裝的函數(shù)怎么去用，能解決什么實(shí)際的問題。
對于初學(xué)者來說，最頭疼的問題就是環(huán)境搭建出錯和代碼運(yùn)行出錯，解決不了還極大的削減學(xué)習(xí)的信心，看書和博客經(jīng)常就是從入門到放棄，沒人指點(diǎn)真是很難受。
說到環(huán)境搭建的問題，還是要說一下《學(xué)習(xí)OpenCV4：基于Python的算法實(shí)戰(zhàn)》這本書，這本書將Windows、Linux上的C++和Python開發(fā)環(huán)境搭建講的清清楚楚，還有怎么通過源碼編譯的方式搭建環(huán)境都有清楚的講解，讓初學(xué)者不會被環(huán)境所卡。
還有就是這門課程也做了比較清晰的講解,課程地址：
https://edu.csdn.net/course/detail/38039
該課程的優(yōu)勢如下：
1、C++與Python雙語教學(xué)
Python語言是在計算機(jī)視覺中應(yīng)用最多的一種語言，在工作中，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練基本上都是使用Python語言編寫的訓(xùn)練代碼。OpenCV在這個過程中用于圖像的預(yù)處理（例如圖像讀取、數(shù)據(jù)增強(qiáng)）和后處理，還可以用于顯示處理的結(jié)果，功能強(qiáng)大，使用方便。
但是在功能的部署的時候，不管是部署在服務(wù)端還是PC端，開發(fā)語言基本上用的是C++，所以如何有效的使用OpenCV進(jìn)行模型或者功能的部署尤為重要。
C++語言應(yīng)用的好壞，在面試中可以看出一個面試者的工程實(shí)踐能力的強(qiáng)弱，兩種語言的開發(fā)掌握好了可以使工作如虎添翼。
2、全模塊講解
課程講師也是圖書《學(xué)習(xí)OpenCV4：基于Python的算法實(shí)戰(zhàn)》作者，課程不僅采用雙語教學(xué)，更是對C++的每個模塊都做講解，我們知道，很多的書其實(shí)只講imgproc，如果你翻開一本書圖像的形態(tài)學(xué)運(yùn)算和圖像濾波都是作為獨(dú)立章節(jié)講解的，那么這本書基本上就可以確定是只是講解了imgproc模塊，但是其他的模塊在工作中也有很重要的作用。
3、講解細(xì)致
本課程會從環(huán)境搭建開始講解，環(huán)境搭建尤為重要。從我多年的授課經(jīng)驗(yàn)總結(jié)來看，如果只是給了代碼，很多的入門用戶環(huán)境問題處理不好的話，后面的學(xué)習(xí)很難進(jìn)行下去，甚至?xí)适W(xué)習(xí)的信心。
4、講義準(zhǔn)備充分
講義準(zhǔn)備的充分細(xì)致，標(biāo)識清楚明確，重點(diǎn)和疑難點(diǎn)突出。
第四點(diǎn)：其次學(xué)習(xí)算法原理
這個就不用我多說了，因?yàn)槿绻闵蟻硐瓤兴惴ㄔ淼脑挘蟾怕蕰娜腴T到放棄，即使你啃下來了，不自己動手寫代碼，還是不知道怎么去用，不知道這些算法怎么解決實(shí)際的工程問題。所以建議大家先學(xué)會怎么去用，可以選擇上面的圖書對照著課程學(xué)習(xí)，里面的案例講的非常的清晰，相信大家不會覺得學(xué)得沒有興趣的。
博主是《學(xué)習(xí)OpenCV4：基于Python的算法實(shí)戰(zhàn)》和《深度學(xué)習(xí)計算機(jī)視覺實(shí)戰(zhàn)》兩本圖書的作者，目前從事自動駕駛感知融合算法開發(fā)，分享內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、OpenCV、自動駕駛、SLAM、C++/Python語言開發(fā)等方向的內(nèi)容。
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