※ 引述《zzz077899 (felixwu)》之銘言：
: 小弟以前讀ME,碩班做光學量測，目前在系統工廠擔任光學工程師，職務內容與
: 影像產品有關，但都偏向於硬體方面。最近對影像處理產生興趣，下班後想自學影像處理
: 。
: 程式方面大學學過C++，但忘了很多，目前有買書在配上網路上的教學影片練習
: 。影像方面，爬文後有買一本鍾國亮老師的影像處理與電腦視覺來看，但也想找線上課程
: 來看，有上Udemy找過，不知道上面cv的課程大家推不推？最後想問學習影像處理有哪些
: 學科是必備的嗎？ 理論需摸透再去碰OpenCv等工具嗎？以後若轉職影像處理相關軟韌體
: 工程師機會大嗎？希望有相關經驗的前輩能分享一下心得謝！
我之前也是在弄影像處理相關的,
1.線性代數真的超重要,重要性就不用說了,機器學習什麼的都會用到,
EX: PCA演算法 SVD, 三不五時就跑出來 顆顆顆
2.訊號與系統:這也很重要,很多進階的演算法都會在頻域上處理 ,影像壓縮跟濾波器100%
相關, EX:Wiener Filter, DCT
3.離散數學:我個人是覺得還好,不過多學一點數學總是好的!!!!!!
4.資料結構:重要,但就實務上來說,是偏向刷Leetcode用的, 因為C++ 的STL都有封裝好的
實作. STL真的是好用XD..一定要多用,可以省去很多困擾
5.OpenCV: 重要,但只會call library真的只能說普通, sample code copy一下就行惹
去看懂OpenCV source code 為什麼這樣寫"反而更重要",
挑一小部分唸一唸就行惹,這樣也可以跟 1&2 搭得起來.
我在上一個專案就真的有去改OpenCV裡面的部分程式碼,這絕非開玩笑,
OpenCV是好用沒錯,不過有時候就真的是很肥,這時候就知道要如何改
但就會扯到 1&2,沒有 1&2 的底子肯定會當場死掉
小弟的前公司曾經在找影像處理工程師,因為工作太多了,需要有人分攤
我跟許多面試者提到:我們會去改OpenCV裡面部分的程式碼,許多人的臉都
綠綠的,但就真的沒辦法 orz.....所以會用只是基本款而已,會修改這才是
關鍵
6.ML(包含DL): 這很重要,現在在弄影像處理的,很容易都會碰到這塊
不過這在板上已經被討論到爛掉惹