图像算法工程师的技术图谱和学习路径

01.图像算法
图像算法工程师的技术图谱和学习路径涵盖了多个技术领域，从基础知识到高级算法，涉及计算机视觉、深度学习、图像处理、数学和编程等多个方面。以下是图像算法工程师的技术图谱和学习路径的详细总结。

1. 基础数学与编程

• 数学基础：

  • 线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等
  • 概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等
  • 微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、牛顿法等）
  • 优化算法：常见的优化算法，如梯度下降、牛顿法、随机梯度下降（SGD）等
  • 离散数学与图论：图像分割、边缘检测等算法的数学背景

• 编程语言与工具：

  • Python：Numpy、OpenCV、PIL、Matplotlib等库
  • C++：效率要求高时使用