学习路线(视觉)

初级阶段（3-6个月）

数学基础

• 线性代数（矩阵运算、特征值分解）

• 概率与统计（贝叶斯定理、高斯分布）

• 微积分基础（梯度、导数）

• 几何变换（仿射变换、透视变换）

编程基础

• Python编程（NumPy、Matplotlib）

• OpenCV基础（图像读写、基本操作）

• 图像处理基础（滤波、边缘检测、直方图）

计算机视觉基础

• 图像表示（RGB、HSV、灰度）

• 基本特征提取（SIFT、SURF、ORB）

• 模板匹配与简单对象检测

推荐资源

• 《学习OpenCV》（Learning OpenCV）

• OpenCV官方文档

• Coursera《计算机视觉基础》

中级阶段（6-12个月）

• 经典计算机视觉算法

• 特征检测与匹配

• 相机模型与标定

• 立体视觉与深度估计

• 光流估计

• 图像分割（分水岭、GrabCut）

机器学习基础

• 传统机器学习（SVM、随机森林）

• 特征工程（HOG、LBP）

• 分类与回归问题

工业视觉应用

• 缺陷检测算法

• 尺寸测量技术

• 条码/二维码识别

• 定位与对位算法

工具与框架

• OpenCV进阶

• Dlib

• Scikit-image

• Halcon/Cognex（工业视觉专用）

推荐资源

• 《计算机视觉：算法与应用》

• 《机器视觉算法与应用》

• PyImageSearch博客

高级阶段（1-2年）

深度学习与CV

• CNN架构（LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）

• 目标检测（YOLO、Faster R-CNN）

• 语义分割（U-Net、Mask R-CNN）

• 实例分割

• 关键点检测

3D视觉

• 点云处理（PCL）

• 三维重建

• SLAM基础

• 结构光与ToF相机

工业视觉深入

• 高精度测量算法

• 运动模糊处理

• 多相机系统标定

• 高速视觉系统优化

框架与工具

• PyTorch/TensorFlow

• MMDetection

• OpenCV DNN模块

• ONNX Runtime

推荐资源

• 《深度学习计算机视觉》

• 《Multiple View Geometry in Computer Vision》

• CVPR/ICCV论文

专家阶段（持续学习）

前沿技术

• Transformer在CV中的应用

• 神经渲染与NeRF

• 自监督学习

• 小样本学习

• 领域自适应

系统优化

• 模型量化与剪枝

• 边缘设备部署（TensorRT、OpenVINO）

• 实时性优化

• 多传感器融合

工业视觉专家

• 产线视觉系统集成

• 光学系统选型

• 照明方案设计

• 机械与视觉协同

• 行业标准（GigE Vision、GenICam）

研究方向

• 异常检测

• 少样本工业缺陷检测

• 自解释视觉系统

• 视觉引导机器人

推荐资源

• 最新顶会论文（CVPR、ICCV、ECCV）

• 工业视觉白皮书

• 行业展会（Vision China等）

实践建议

• 项目驱动学习：从简单项目开始（如车牌识别），逐步挑战复杂项目

• 复现论文：选择经典论文进行复现和理解

• 参加比赛：Kaggle、天池等平台的视觉比赛

• 硬件实践：搭建实际的视觉检测系统

• 开源贡献：参与OpenCV等开源项目

• 跨学科学习：结合光学、机械、自动化知识

工业视觉特别建议

• 重视光学基础（镜头选择、照明设计）

• 学习工业通信协议（如PROFINET、EtherCAT）

• 掌握工业相机特性（全局快门、触发模式）

• 了解产线环境和实际约束条件

• 学习自动化设备集成（PLC、机器人）