关于图像处理算法的那些事

· 能从硬件结构方面消除不利影响，最好不要从图像算法方面消除不利影响（预防隐患法则）

· 截至目前为止，图像算法没有一个标准的算法流程适合所有的图像处理，所以具体问题具体分析

· 图像算法处理的实际应用遵循海森堡不确定性原则，所以在实际应用中不断优化算法十分必要

· 图像算法处理的实际应用符合墨菲定律，所以图像算法前期的设计隐患一定会在实际应用中产生

· 图像处理算法一定是定量分析算法，模糊不定的处理方式必然会导致问题

· 图像处理问题归根结底是一个数学问题，所以扎实的数学功底必不可少！

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1.图像算法的设计一定要考虑数据结构类型，不友好的数据结构会使后续的代码结构十分繁琐冗余！

2.无论函数名，还是参数名，在取名的时候千万避免名称相似（例如，如果有一个camsPixels，不可再取一个camPixels，否则在查看代码时，直观上很容易分辨错误！浪费解读代码时间！）；

3.不要重复命名函数，否则哪天封装多个带有重复名称的函数时，会出现命名冲突！

4.尽量不要重复造轮子，能够借鉴的代码要借鉴并优化，不断学习别人的代码风格和代码逻辑；

5.一位优秀的算法工程师，也必须是一位不错的软件工程师！

6.写算法跟写软件不一样，最直观的区别的是，写算法前要研读论文，写软件前要学教程；

7.算法必须站上软件的肩膀上才有价值！换句话说，算法要用优秀的软件程序表现出来才有意义；

8.算法开发前期一定要评估该算法的设计流程，对其采用的具体算法手段进行认真考量，要预先考虑到该算法在实际应用中可能存在的风险，以及相应的解决对策。不可盲目下手进行开发，否则非常浪费时间和精力；

9.图像处理中很多场景都是在浮点型下进行数据处理的，所以一定不要把整型、理论等思维强加要数据处理中，例如两条直线垂直，叉乘是为0，但是实际场景中的数据是浮点型，得到的结果并不绝对为0，所以需要设置一个很小的误差范围。诸如这样的问题，可以推广至很多场合，只要算法设计考虑够多的场景，兼顾更多的情况，最后算法才会更加鲁棒！

10.算法人员一定是要看论文的！最好看顶级的论文，ICCV CVPR等都是不错的选择，并附带有code的那种，便于自己加深对算法原理的理解和应用效果的预估；

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