本人是工作八年的視覺工程師，主要從事Halcon和Visionpro視覺開發(fā)，談談個人對視覺學習看法：
1、HALCON是德國MVtec公司開發(fā)的一套完善的標準的機器視覺算法包，它節(jié)約了產品成本，縮短了軟件開發(fā)周期。
Halcon：底層功能算法多，運算性能快，開發(fā)需要一定軟件功底和圖像處理理論。
快速學習做法：研究實例、做實戰(zhàn)項目。halcon不能提供相應的界面編程需求，需要和vs來構造MFC界面或者QT使用，才能構成一套完整軟件。
2、需求主要有二維三維二維：（1）識別定位；（2）OCR識別；（3）二維碼識別；（4）測量；（5）缺陷檢測；（6）機器控制等三維：（1）多目標定（2）三維重建（3）三維匹配等
3、成為合格的機器視覺工程師須具備三個方面的知識
圖像處理涉及以下幾大領域：
A、圖像處理的基本理論知識（圖像理論的基礎知識）
B、圖像增強（對比度拉伸、灰度變換等）
C、圖像的幾何變換（仿射變換，旋轉矩陣等）
D、圖像的頻域處理（傅里葉變換、DFT、小波變換、高低通濾波器設計）
E、形態(tài)學（膨脹、腐蝕、開運算和閉運算以及凸殼等）
F、圖像分割
G、圖像復原
H、運動圖像
I、圖像配準（模板匹配等）
J、模式識別（分類器訓練，神經網絡深度學習等）
（2）軟件編程功底
具備C，C++，C#及MFC界面開發(fā)的功底
A、C語言的學習主要看譚浩強寫的C語言相關知識
B、C++主要看C++primerplus書籍
C、MFC的學習主要看孫鑫編寫的《VC++深入詳解》這本書及相應的視頻教程，并在VC++6.0軟件或VS2010等軟件上編寫程序和實踐。
D、C#可以看書籍《C#從入門到精通》、《C#入門經典》、《C#圖解教程》
（3）光學知識：
光學知識主要在你設計方案時相機、光源、鏡頭等選型時起到關鍵作用。
4、學習HALCON最重要的是學習其中的方法、流程和套路
HALCON主要完成圖像算法的流程套路如下：
特征提取總結：
1、幾何特征（面積、周長、矩形度）
2、紋理特征（與灰度相關，如熵、能量值）
3、顏色特征
4、概率特征
5、算子描述特征
6、Hough特征（梯度直方圖特征）
做機器視覺的項目，拿到項目時一般遵循如下流程：
第一步：需求分析，建立相應的方案
第二步：算法流程規(guī)劃及業(yè)務邏輯設計
第三步：模塊化編程及集成化實現(xiàn)
第四步：調試，根據反饋結果來不斷的修改程序Bug，達到客戶需求，最后交付客戶及軟硬件操作文檔。
學習機器視覺的好方法：
1、學習機器視覺一定要結合項目實戰(zhàn)，在實踐中學 結經驗教訓，系統(tǒng)化學習所需知識。
2、補充一定的C++和c#知識，進行VS聯(lián)合開發(fā)，客戶現(xiàn)場的學習和現(xiàn)場調試，不斷學習示例分析，掌握方法套路流程。
3、根據實際問題，學習模塊調用，按照方法套路學習。
4、最好是先用HALCON實現(xiàn)圖像處理部分，然后在VS2010開發(fā)軟件中利用MFC圖形界面實現(xiàn)出來，實踐學習是最好的方法。
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發(fā)展趨勢是結合神經網絡、深度學習進行相應的人工智能機器視覺開發(fā)。
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