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当我谈学习视觉时，我谈些什么
初次接触机器视觉，我们的第一个问题往往是”学习机器视觉，应该学习什么？”。
那么首先要整明白，机器视觉到底包含哪些内容和层次。
机器视觉＝工业相机？
机器视觉＝图像算法？
机器视觉＝上位机软件？
从小编多年工作经验看来，机器视觉更多是指代一类系统：赋予机器以眼睛，使其能够预见更多可能，拓宽能力边界。
不论是利用AI算法检测行人摔倒，还是利用3D引导机器人拾取零件，亦或高速识别转盘编码字符，都是视觉赋予机器更多的感知能力。因此， 机器视觉是由硬件、软件、算法，乃至更多外围组件有机结合的智能感知系统。失去任何一部分组件，机器视觉都不能很好地工作。
所以，小编认为，学习机器视觉，应该掌握必要的硬件知识、常用的算法工具，以及应用层视觉软件，并具备整个项目或应用系统的技术评估、组件开发与实施能力。
硬件
掌握相机基本参数知识，以及光源选型技术。合适的硬件选型，比后期算法调参重要得多。
软件
软件通常包括算法平台软件和应用平台软件，前者用于视觉方案实现，后者用于项目快速实施。一般而言，应用平台软件是基于算法平台的平台SDK开发，同时具备通讯、文本图表、数据库、界面交互、权限管理和MES(生产管理系统)等功能的视觉框架软件，具有高度封装化、良好防错性、简易搭建式、低门槛维护等特点。
结合国内视觉产品现状，小编推荐VisionMaster+GeneralFramework作为视觉应用的双子星。
算法平台：VisionMaster
天下武功，唯快不破。
国内最优秀的算法平台，莫过于海康推出的VisionMaster。这是一款通用型的算法平台，特点是：
- 图形化交互、流程式配置，操作简单、门槛极低；
- 千余种算子，1/10像素精度，工具丰富、性能强大；
- 支持平台SDK、算子SDK、自定义算法模块三种开发模式，开发灵活；
- 定位引导、尺寸测量、读码OCR识别、缺陷检测都能适配，应用广泛。
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应用平台：GeneralFramework
包罗万象，举一千从。
作为VisionMaster的数字孪生产品，GeneralFramework（简称通用框架）自问世以来便深受广大项目人员的喜爱。场景化、引导式、开放化的特点，能够轻松应对视觉应用中需求变更频繁、响应要求快、重复性配置繁多等诉求，广泛应用于3C定位组装和锂电测量检测领域，能够一键模板化配置各类定位、测量、点胶等应用场景，可谓项目型通用软件的珍品。
项目
万事俱备，只欠东风。
掌握硬件和软件知识，是否就能够顺利实施项目，见证 最伟大的作品落地呢？
非也。项目评估与实施，往往决定整个视觉应用系统的成败去留。
一个成功的项目，离不开前期的充分评估与后期的有效实施。定位应用的定位精度指标、机构的系统偏差，测量应用的度量极差、来料尺寸偏差，均事关硬件选型与方案设计。而项目实施中的诸多规范，能够在极大程度上管控风险，保证项目有序推进。
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Original: https://blog.csdn.net/MVExpert/article/details/125857526
Author: 大话视觉
Title: 【福利帖】当我谈学习视觉时，我谈些什么
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