用GPT3.5生成了一份周期为半年的学习大纲,接下来,我准备以这个大纲入手,逐步完善整个专栏。
了解机器视觉基础知识
学习光源选型的基本原则
学习相机选型的基本原则
学习如何进行光源和相机的校准
学习如何使用OpenCV库进行图像处理(Python、anaconda)
学习如何进行图像预处理,包括去噪、平滑和增强等
学习如何进行图像分割和边缘检测
学习如何进行特征提取和描述符匹配
学习如何进行目标检测和跟踪(机器学习Tensor Flow、Pytorch)
学习如何进行深度学习模型的训练和调优
学习如何进行目标识别和分类
学习如何进行物体姿态估计和三维重建(数学高数、线性代数、概率论)
学习如何进行立体视觉和深度估计
学习如何进行运动估计和运动分析
学习如何进行光流分析和光流估计
学习如何进行图像配准和图像拼接
学习如何进行图像重建和图像修复(机器学习)
学习如何进行人脸识别和人脸检测
学习如何进行行人检测和追踪
学习如何进行车辆检测和车辆跟踪(halcon)
学习如何进行交通标志识别和道路检测
学习如何进行手势识别和手部跟踪
学习如何进行人体姿态估计和行为分析
学习如何进行医学图像处理和分析
学习如何进行无人机视觉和机器人视觉
学习如何进行多摄像头系统的设计和实现
学习如何进行立体声视觉和虚拟现实
学习如何进行图像分类和图像分析
学习如何进行图像搜索和图像识别
学习如何进行图像处理算法的优化和加速
学习如何进行分布式图像处理和大规模图像处理
学习如何进行基于深度学习的目标检测和跟踪
学习如何进行基于深度学习的图像分割和语义分割
学习如何进行基于深度学习的图像生成和图像重建
学习如何进行基于深度学习的图像增强和图像修复
学习如何进行基于深度学习的人脸识别和人脸检测
学习如何进行基于深度学习的行人检测和追踪
学习如何进行基于深度学习的车辆检测和车辆跟踪
学习如何进行基于深度学习的交通标志识别和道路检测
学习如何进行基于深度学习的手势识别和手部跟踪
学习如何进行基于深度学习的人体姿态估计和行为分析
学习如何进行基于深度学习的医学图像处理和分析
学习如何进行基于深度学习的无人机视觉和机器人视觉
学习如何进行基于深度学习的图像分类和图像分析
学习如何进行基于深度学习的图像搜索和图像识别
学习如何进行基于深度学习的图像处理算法的优化和加速
学习如何进行基于深度学习的分布式图像处理和大规模图像处理
复习前23周学习内容
完成一些小项目,加深对机器视觉的理解和应用
总结整个学习过程
继续完成小项目
准备机器视觉领域的面试和工作