[請益] 新手學習影像處理

看板Soft_Job作者 (felixwu)時間5年前 (2019/05/11 00:16), 5年前編輯推噓19(19推 0噓 52→)
留言71則, 16人參與, 5年前最新討論串1/2 (看更多)
小弟以前讀ME,碩班做光學量測，目前在系統工廠擔任光學工程師，職務內容與 影像產品有關，但都偏向於硬體方面。最近對影像處理產生興趣，下班後想自學影像處理 。 程式方面大學學過C++，但忘了很多，目前有買書在配上網路上的教學影片練習 。影像方面，爬文後有買一本鍾國亮老師的影像處理與電腦視覺來看，但也想找線上課程 來看，有上Udemy找過，不知道上面cv的課程大家推不推？最後想問學習影像處理有哪些 學科是必備的嗎？ 理論需摸透再去碰OpenCv等工具嗎？以後若轉職影像處理相關軟韌體 工程師機會大嗎？希望有相關經驗的前輩能分享一下心得謝！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 39.8.71.168 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1557504996.A.C8E.html
推
05/11 01:08, 5年前 , 1F
沒看過Udemy的線上課程，不方便給意見；但學過影像處
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05/11 01:08, 5年前 , 2F
理及電腦視覺，私下也玩過OpenCV和TensorFlow。個人推
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薦學習科目及順序，如下：計算機概論 →C和Python →
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05/11 01:09, 5年前 , 4F
離散數學 →演算法(可選) →資料結構 →機器學習理論
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→影像處理理論 →電腦視覺理論 →OpenCV庫 →TensorF
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05/11 01:09, 5年前 , 6F
low等深度學習框架。我辦公室隔壁就是商湯的分公司，
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計算機視覺領域很缺人，學會轉職不是問題。
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推
05/11 01:17, 5年前 , 8F
商湯分公司有在台灣設點嗎
05/11 01:17, 8F
推
05/11 01:19, 5年前 , 9F
l大想請問可跳過演算資結嗎 還是資結一定要
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推
05/11 01:21, 5年前 , 10F
我辦公室在香港科學園，其實旁邊應該是商湯的總部才對
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05/11 01:21, 5年前 , 11F
；創辦人是香港中文大學畢業的，學校就在科學園旁邊而
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05/11 01:22, 5年前 , 12F
已。
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05/11 01:24, 5年前 , 13F
我個人覺得資結滿重要的，但選最薄的書看就好了。
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05/11 01:43, 5年前 , 14F
但不是所有的資料結構都用得到，真的想跳過的話，至少
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05/11 01:43, 5年前 , 15F
要對陣列、向量、矩陣運算、時間與空間複雜度有概念。
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感謝I大詳細解說，會逐步學習
推
05/11 01:44, 5年前 , 16F
感謝l大解惑
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推
05/11 02:13, 5年前 , 17F
修正：先學資料結構，再學演算法（可選）。
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推
05/11 02:33, 5年前 , 18F
線性代數很重要
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05/11 02:45, 5年前 , 19F
計概離散沒必要，線代你也會，直接上youtube看CV就好
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05/11 02:52, 5年前 , 20F
youtube搜Introduction to Computer Vision
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有個印度教授講的課程，不需要什麼背景知識就能聽得懂
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05/11 02:53, 5年前 , 22F
不建議你照一樓的方式走，出社會的學習路徑不是這樣的
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直接學想學的就好，有洞再補都來得及
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我會找來看，謝謝
推
05/11 07:12, 5年前 , 24F
推樓上直接學，重點是如何保持動力 照一樓方法應該還沒學
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05/11 07:12, 5年前 , 25F
到火就熄了
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05/11 07:28, 5年前 , 26F
學理論用matlab比較方便
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05/11 08:07, 5年前 , 27F
你應該要先想辦法轉軟韌體，以你的目標來說～要不這類的自
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05/11 08:07, 5年前 , 28F
學再多只怕連面試門票都拿不到
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推
05/11 10:38, 5年前 , 29F
樹莓派
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05/11 10:50, 5年前 , 30F
想學什麼就去學。
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推
05/11 12:19, 5年前 , 31F
我作影像處理寫opencv，台灣找不到工作，供你參考真的要
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05/11 12:19, 5年前 , 32F
學嗎？
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c大目前從事影像處理相關工作嗎？
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05/11 12:29, 5年前 , 33F
opencv要會抽裡面的code出來用 否則只會call lib很難找
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所以還是要了解理論後，才有能力做修改 而不是一味套用現成lib
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05/11 12:31, 5年前 , 34F
一些職缺網的工作需求研究過了嗎？
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有在104看過，才歸納出學C++&Opencv
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05/11 12:35, 5年前 , 35F
要工作用的話,最好的方式是去大間公司作實習生.
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05/11 12:36, 5年前 , 36F
我遇過滿多影像處理公司會有自己開發優化的libs
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※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 13:11:19 ※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 13:17:13
推
05/11 13:35, 5年前 , 37F
做影像的工作比做遊戲的還少
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但104看職缺不會太少啊...
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05/11 13:35, 5年前 , 38F
套用不見得不好，好的封裝也是一種要學的技巧
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※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 13:46:51
推
05/11 13:52, 5年前 , 39F
訊號與系統絕對要學好，C code是蠻基本的，至於很多人
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說資料結構，我個人是覺得沒必要。題外話，線代很重要。
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如果是要做物體檢測，那幾種重要的特徵抽取技巧跟機器
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學習才是重要的。我看你的經歷應該也是電機系畢業的，訊
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05/11 13:52, 5年前 , 43F
號系統課本拿回來，外加修一下MIT的訊號系統。如果都學
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到通了，我相信幾種重要的影像處理算法應該都通了，剩下
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就ml而已。最後，如果都覺得太簡單了，就加學一個消息理
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論。
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05/11 13:54, 5年前 , 47F
做遊戲應該是想表達這個,http://tinyurl.com/yyc277by
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推
05/11 13:58, 5年前 , 48F
這些都是影像處理的基本工程跟數學概念，但如果底子夠強
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，以後遇到新的算法才能夠觸類旁通。如果你是有熱忱在這
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行上的話，如果是跟風覺得AI很潮那就算了。不然不管是
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傳統影像的filter、特徵檢測都逃不掉訊號系統的範疇。
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機器學習的底層消息鏑也擺脫不了Shannon 一樣。
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推
05/11 14:00, 5年前 , 53F
機器學習其實核心概念就是消息論跟優化理論而已。
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推
05/11 14:09, 5年前 , 54F
很可以,讓我這外行人都有點聽懂些.
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推
05/11 14:11, 5年前 , 55F
我跟你說喔 104上面opencv大概就12頁 其中一半以上是
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三四年前就擺在那裡的職缺 根本不會動的那種
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05/11 14:13, 5年前 , 57F
剩下1/4是通常年底就會不見的公司 剩下的1/4是評價會讓
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人 嗯...得那種
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鏡頭3A演算法相關的工作也是嗎...
推
05/11 14:16, 5年前 , 59F
然後特徵抽取的東西 雖然很多人會開一大堆書單要你學東
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https://www.pixijs.com/ 有沒有覺得很潮..
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05/11 14:17, 5年前 , 61F
學西 但是你去影像處理的網站去問 通常都是收斂到HOG系
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列 不是說其他不能用 但是如果HOG都做不太出來其他也不
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用試了
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※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 17:03:26 ※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 17:09:58 ※ 編輯: zzz077899 (39.9.43.168), 05/11/2019 17:34:28
推
05/11 17:42, 5年前 , 64F
嗯 線性代數在這比離散數學更重要 可以先學線代 離散
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可以先放掉
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找工作要小心!極多台商用假的CV處理,為了逃避WebGL之類
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新的應用
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推
05/11 18:08, 5年前 , 68F
參考大家的意見後，做了一些修改；無背景的"新人"如果
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05/11 18:08, 5年前 , 69F
要學"扎實"點，為了"應徵CV相關工作"，可以參考以下路
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05/11 18:08, 5年前 , 70F
線：計概→C和Python→離散(選配)→線代→資結(選配)
05/11 18:08, 70F
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05/11 18:08, 5年前 , 71F
→演算法(選配)→ML理論→CV理論 →OpenCV庫 →DL框架
05/11 18:08, 71F
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