图像算法工程师要求

推崇以练促学，以学促练。所以不会一上来就推荐一堆理论性东西的。
1） opencv 。无论以后是否使用opencv，咱先用着玩起来。找本书跟着写写demo，然后自己做点小应用，虽然一直在调用api但是大概知道图像处理是个什么玩意儿。（当然期间配合着可以学学C++或者Python）
2） 冈萨雷斯的数字图像处理  +  opencv部分源码 。调了这么久的api，是不是已经欲求不满了？所以我们开始研究算法吧，这时候对于一些常用的函数，我们可以去看看对应的实现，以及在理论上到底是个什么意思，为什么需要这样。记住是opencv的部分源码，不是让你去通看，看着看着就没兴趣了，而且也迷失了方向。
3） 数学。  对于算法走到后来就是很多数学的东西，对于这些我推荐的还是差哪儿补哪儿，哪儿不懂学哪儿。而不是抱着几门公开课，厚厚的书啃，这样就又迷失方向了，记住我们是要学图像处理的。
4） 项目实践 。这个不用多说，找点实际问题去解决会进步很快哦。
当这儿，我们已经对图像处理有了一个熟悉感了，但是可能会觉得有些杂，这时候就是静下来系统的看看冈萨雷斯那本书了，慢慢的就会有一种通透的感觉。（我也没达到通透。。。）
以上就是传统图像处理算法的路子了。现在还有很火的 机器学习和深度学习 做图像处理的。大概路子差不多，学的东西不太一样。
1） Keras/Caffe/Tensorflow/Mxne t等等 深度学习库或者 scikit-learn  机器学习库。语言推荐python，深入底层后也需要C++。DL库强烈推荐Keras上手，非常快。
2）深度学习方面的书比较少，主要还是以  论文  为主吧，多看总有益。机器学习的书籍：国内： 《统计学习方法》 （满满的干货），周志华的 《机器学习》 ，国外的《 An Introduction to Statistical Learning 》《ESL》《PRML》 等等，当然看英文的可能比较辛苦。
3）因为这方面比较火，所以网上 公开课 也不少。Ng大神的《Machine Learning》，林轩田的《机器学习基石》《机器学习技法》，HInton的《Neural Network for Machine Learning》，任选其一学习即可，英文稍差可以看林轩田的，台湾人，说的是中文。
4） 数学 。线性代数，矩阵论，概率论，数理统计都会用到的。学习方法还是如上所说。

5）学ML/DL切忌纸上谈兵，多实践。网上找点数据集，各种模型自己跑跑试试，改改，这样才能理解透彻。

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