计算机行业的发展前景,计算机发展前景与趋势

计算机行业发展前景(计算机发展前景与趋势)

2021年过去了，无论是痛苦还是辉煌，都过去了。希望2022年对大家来说是一个好的开始。

深度学习红利似乎已经结束，前两年很多人都在跑AI。15-17，有些基础知道普通算法能找到好工作，18-20年，这个不算一个，很多人愿意进大厂。这两年大家都看到了“算法红海”，“卷文化”普遍存在。好像是“白骨千里无针”，一个字，“惨”。

这是一门高深的学问吗？

当然，各大厂都成立了自己的算法研究所。

AI不重要？

当然不是。人工智能是指国家战略层面，它在各行各业都起作用。

是什么造成了这种情况？

我觉得不一定对，是艾迪实业的回归。

很多行业在疯狂之后回归理性。回归理性不是放弃这个行业，而是重视它，只是为了长远发展。

很多人都在抱怨自己不去深究工作，只去调整。只是一种学习算法训练模式。不是说算法不重要，但是天上掉馅饼也是好的。如果每个算法都很好吃，我申请不到一个算法，那哪来那么多算法？

所以学习计算机视觉需要看模型部署和的《深度学习计算机视觉实战》。这本书在这里，你可以看到它。如果你训练了模型，你可以把它放在各种应用程序或客户端软件中。老板不可能处于美的核心。

以下是在东方发现的目录：

章深度学习基础11.1经网络11.1.1感知器11.1.2经网络原理21.2卷积经网络31.2.1 CNN基本操作31.2.2 CNN原理61.3递归经网络71.3 . 1 7.1.3.2 RNN LSTM和GRU 81.4经典网络91.4.1亚历克斯网9.1.4.2 vgg 1 0.1 . 4.3谷歌网11.1.4.4重置12.1.4.5 MobileNet 13.1 . 5高级进度：如何学习深度学习和“落地”工作161 基础182.1目标检测的两阶段算法182.1.1 R-CNN算法182.1.2快速R-CNN算法202.1.3更快R-CNN算法212.2目标检测的单阶段算法232.2.1 YOLO级数算法232.2.2 SSD算法292.3图像分割算法312.3.1 FCN算法312.3.2 U-NET算法332 .算法CNN 372.4进阶必备：懂38以上第3章计算机视觉中的基本图像处理403.1线性滤波器403.1.1案例1:使用块滤波器413.1.2案例2:使用均值滤波器463.1.3案例3:使用高斯滤波器483.2非线性滤波器503.2.1案例4:使用中值滤波器示例503.2 .3 opencv形态学运算543.3.1案例6:执行扩展运算553.3.2案例7:蚀刻使用高斯金字塔673.5.2案例11:使用Lapus金字塔70例12:使用基本阈值743.6.2案例13:使用自适应阈值783.7高级必须：选择适的图像处理工具803 . 7 . 1 OpenCV 80.3.7.2 Matlab 81 . 第四章图像转换834.1边缘检测834.1.1情况14: Sobel算法834.1.2情况15: Scharr算法874.1:拉普拉斯算法904.1.4情况17: Canny算法914.2情况18:绘制轮廓944.3霍夫变换974.3.1情况19:霍夫线变换974.3.2情况20:哈夫圆变换1014.4情况21:重映射1034.5情况21？离子变换1064.6案例23:透视变换1094.7直方图111.4.7.1案例24:直方图计算与绘制111.4.7.2案例25:模板均衡1134.8高级必需品：图像转换应用文本图像校正114.4.8.1图像转换知识总结1144.8.2案例26:文本图像校正115第五章角点检测175.1案例27: Harris角点检测1175.2案例28: Shi-Tomasi角点检测1195.3案例29:亚洲像素级角点检测1225 1276.1特征点检测1276.1.1 OpenCV-Concent环境安装1276.1.2案例30:特征检测1306.1.3案例31:冲浪特征检测1376.2功能匹配1396.2.1案例32:暴力匹配1396.2案例33: Flann匹配1466.3案例34: ORB特征提取1486.4高级高级：利用特征点拼接图像1516.4.1

例35：基于特征点检测匹配图像拼接151第7章手写数字识别1557.1 Keras应用程序1557.1.1 Keras型号1557.1.2 Keras第156层7.1.3模型编译1577.1.4模型培训1587.2 Lenet算法1597.3案例36：使用KERA实施手写数字识别1607.3.1模型培训1607.3.2手写数字识别模型原因1647.4高级必须：算法模型开发过程1677.4.1数据准备1677.4.2网络建设1697.4.3模型培训170第8章CiFar-10图像类别1718.1图像分类数据集1718.1.1 CIFAR-10数据集和CiFar-100数据集1718.1.2 ImageNet数据集1728.1.3 Pascal VOC数据集1738.2案例37：CiFar-10图像类别1738.2.1模型培训过程1748.2.2模型推理1798.3高级必须：Coco DataSet和使用HogTSVM方法实现图像分类1808.3.1 Coco DataSet 1808.3.2案例38：使用HOG + SVM实现图像分类180的方法第9章验证码识别1849.1 Tensorflow应用程序1849.1.1案例39：Tensorflow基本使用184.9.1.2 Tensorflow的常见模块1869.2案例40：验证码识别1889.2.1生成验证码图片18??89.2.2基于Tensorflow验证码识别1899.3高级必须：算法模型开发技能1949.3.1数据预处理提示1949.3.2网络建设提示1959.3.3模型培训技能196第10章文本测试生效19710.1文本检测算法19710.1.1 CTPN算法19810.1.2东算法20010.2案例41：基于East算法的文本检测20210.2.1数据预处理20210.2.2网络建设20510.2.3模型培训21210.2.4文本检测验证21710.3高级高级：在不同的场景中检测到文本应对方法218.10.3.1复杂的风景文本检测21910.3.2案例42：形态学操作简单的场景文本检测22010.3.3案例43：使用MSER + NMS简单的场景文本检测223第11章文本识别战22611.1文本识别算法22611.1.1 CRNN算法22611.1.2注意OCR算法22911.2案例44：基于C-RNN算法文本识别231.11.2.1数据预处理23111.2.2网络建设23211.2.3模型培训23611.2.4文本识别验证23711.3高级高级：单词OCR 23811.3.1 OCR查询23811.3.2案例45：文本图片字符剪切238.第12章Tensorflow Lite 24412.1 Tensorflow Lite介绍24412.1.1 Tensorflow Lite Foundation 24512.1.2 Tensorflow Lite源代码分析24612.2模型转换24812.2.1 FloetBuffers文件格式24812.2.2案例46：其他格式转换成。 Twlite Model 250.12.3模型量化25212.3.1案例47：定量感知训练25212.3.2案例48：培训后量化25512.4高级必须：模型转换模型部署优化Q＆A 25712.4.1模型转换问题25712.4.2模型部署优化258第13章基于Tensorflow Lite功能部署实际战斗26013.1部署过程26013.2案例49：移动部署26113.2.1开发环境建设26213.2.2编译运行项目26213.2.3呼叫过程分析26413.3 PC部署26613.3.1案例50：Windows End Deployment 26613.3.2案例51：Linux侧部署27813.3.3案例52：ARM平台部署28213.3.4案例53：MIPS平台部署28513.4高级福利：推理框架扩张OpenCV编译286.13.4.1其他深度学习推理框架28613.4.2 OpenCV编译286

深度学习计算机视觉算法在许多领域有一个很棒的效果，这么多人“只有网络理论”，如果没有效果，它就不够了，网络不够复杂，所以添加参数添加网络层。

但许多实际问题不需要如此麻烦。我已经看过电视剧，故事是：我要选择一个总飞镖，所以老板在几米上放了一个花瓶，让每个人在十步之下得到一个花瓶，然后主要的使用各种各样的魔术师艺术，如鞭子法律纠缠在花瓶里，枪方法挑起了花瓶，真的很好，但的胜利年轻人刚刚得到了一个花瓶。保镖是为了安全地向目的地提供镖，可以安全的方式是低调吗？

深度学习也是相似的，老板是实现功能赚钱，因为你使用深学习的方式，或传统的图像处理方法，谁关心。

因此，据说计算机视觉不理解传统的图像处理算法。代码写入问题不会调试问题。我们怎样责怪市场？

使传统的图像处理是最常用的OpenCV库，并且有一组小组朋友在当天写一个图像显示。原因是颜色的参数差点四个参数，透明度未通过，默认为0，颜色无效，他无法看到问题。

还有一个学习OpenCV的朋友不知道键盘和鼠标回调。建议有一个有电脑可视需求的朋友。您可以看一下“学习opencv4：基于Python的算法实际战斗”书。

本书的目录是OpenCV模块的总图像。中国的许多书籍将只写一个IMGProc的一个模块，不相信书籍都是一章。这本书告诉所有模块，所以这本书相对较厚。

该目录如下（来自东部）：

第1章OpenCV快速入门

1.1 OpenCV介绍

1.1.1 OpenCV概述

1.1.2 OpenCV代码结构

1.1.3 OpenCV 4的新功能

1.2 OpenCV开发环境

1.2.1案例1：Windows动态库开发环境建设

1.2.2案例2：Linux动态库开发环境

1.2.3案例3：Python语言开发环境

1.3 OpenCV模块介绍

1.3.1常见模块

1.3.2扩展模块

1.4 OpenCV源代码编译

1.4.1案例4：OpenCV编辑

1.4.2案例5：OpenCV Cut Conclation

1.4.3案例6：扩展模块OpenCV-Contrible编译

1.5高级必须：OpenCV入门

1.5.1 OpenCV版本选择

1.5.2如何学习OpenCV

第2章图像读/写模块IMGCodecs

2.1模块指南

2.2图像读/写操作

2.2.1案例7：图像阅读

2.2.2案例8：图像保存

2.3图像/解码

2.3.1案例9：图像编码应用

2.3.2案例10：图像解码应用

2.4高级高级：与图像格式交谈

第3章核心库模块核心

3.1模块指南

3.2基本数据结构

3.2.1案例11：垫数据结构介绍和C ++呼叫

3.2.2案例12：Python中的垫对象操作

3.2.3案例13：点结构

3.2.4案例14：矩形结构

3.2.5案例15：尺寸结构

3.3矩阵操作

3.3.1案例16：四个计算

3.3.2案例17：佣金

3.3.3案例18：代数

3.3.4案例19：比较操作

3.3.5案例20：特征值和特征向量

3.3.6案例21：生成随机数矩阵

3.4矩阵变换

3.4.1案例22：矩阵转动

3.4.2案例23：通道分离和通道并

3.4.3案例24：图像旋转

3.4.4案例25：图像拼接

3.4.5案例26：图像边界扩展

3.4.6案例27：傅里叶变换

3.5高级必须：谈论图像像素遍历和应用程序

3.5.1案例28：图像像素旅行者

3.5.2案例29：提取照片手写签名

第4章图像处理模块IMGPROC（1）

4.1模块指南

4.2案例30：颜色空间变换

4.3案例31：图像尺寸变换

4.4基本绘图

4.4.1案例32：绘制标签

4.4.2案例33：绘制一条直线

4.4.3案例34：绘制矩形

4.4.4案例35：画一个圆圈

4.4.5案例36：绘制椭圆

4.4.6案例37：绘图文本

4.5形态学操作

4.5.1案例38：腐蚀

4.5.2案例39：扩展

4.5.3案例40：其他形态运营

4.6图像过滤

4.6.1案例41：博客过滤器

4.6.2案例42：平均过滤

4.6.3案例43：高斯过滤器

4.6.4案例44：双侧过滤器

4.6.5案例45：中等价值滤波

4.7边缘检测

4.7.1案例46：Sobel边缘检测

4.7.2案例47：Scharre边缘检测

4.7.3案例48：拉普拉斯边缘检测

4.7.4案例49：Canny Edge检测

4.8高级必须：谈话颜色模型

第5章图像处理模块IMGPROC（2）

5.1霍夫转型

5.1.1案例50：霍夫线转换

5.1.2案例51：Huff圆形转型

5.2案例52：Sollat??ion Transform

5.3案例53：透视变换

5.4案例54：重新映射

5.5门槛

5.5.1案例55：基本阈值

5.5.2案例56：自适应阈值

5.6图像金字塔

5.6.1案例57：高斯金字塔

5.6.2案例58：拉普拉斯金字塔

5.7直方图

5.7.1案例59：临时计算

5.7.2案例60：直方图平衡

5.8传统图像分割

5.8.1案例61：水浇水算法

5.8.2案例62：Grabcut算法

5.8.3案例63：水填充算法

5.9角度检测

5.9.1案例64：哈里斯角检测＆

5.9.2案例65：Shi-Tomasi角度检测

5.9.3案例66：子像素角度检测

5.10图像轮廓

5.10.1案例67：轮廓查找

5.10.2案例68：轮廓图

5.11轮廓包装

5.11.1案例69：矩形边框

5.11.2案例70：最小外部矩形

5.11.3案例71：最小外圈

5.12案例72：多边形填充

5.13图像拟

5.13.1案例73：直线配

5.13.2案例74：椭圆拟

5.13.3案例75：多边形配

5.14案例76：投影

5.15高级必须：图像处理算法概述

第6章可视化模块HighGui

6.1模块指南

6.2图像窗口

6.2.1案例77：创建和销毁窗口

6.2.2案例78：图像窗口操作

6.3图像操作

6.3.1案例79：图像显示

6.3.2案例80：选择一个感兴趣的区域

6.4案例81：键盘操作

6.5案例82：鼠标操作

6.7高级必须：在Qt中使用OpenCV

第7章视频处理模块浏览器

7.1模块指南

7.2视频阅读

7.2.1案例84：从文件中读取视频

7.2.2案例85：从设备读取视频

7.3视频救存

7.3.1案例86：从图像文件创建视频

7.3.2案例87：节省摄像机的视频

7.4高级高级：视频/解码工具FFMPEG

第8章视频分析模块视频视频

8.1运动分析

8.1.1模块指南

8.1.2案例88：基于MOG2和KNN算法的运动分析

8.2目标跟踪

8.2.1模块指南

8.2.2案例89：基于CAMShift算法的目标跟踪

8.2.3案例90：基于斜移算法的目标跟踪

8.2.4案例91：稀疏奶油方法运动目标跟踪

8.2.5案例92：以驱动的光流量方法移动目标跟踪

8.3高级高级：深度学习照明算法

第9章照片处理模块照片

9.1模块指南

9.2案例93：基于OpenCV的无缝克隆

9.3案例94：基于OpenCV的图像对比度保留偏差

9.4案例95：基于OpenCV的图像恢复

9.5案例96：基于OpenCV的HDR成像

9.6图像非现实渲染

9.6.1案例97：边缘保留过滤器

9.6.2案例98：图像详细信息增强

9.6.3案例99：铅笔素描

9.6.4案例100：程式化图像

9.7高级必须：照片处理算法概述

第10章2D功能模块功能2D

10.1模块指南

10.2特征点检测

10.2.1案例101：SIFT特征点检测

10.2.2案例102：冲浪特征点检测

10.2.3案例103：快步特征点检测

10.2.4案例104：ORB特征点检测

10.2.5案例105：Kaze特征点检测

10.2.6案例106：akaze特征点检测

10.2.7案例107：Agast特征点检测

10.2.8案例108：快速特征点检测

10.3特征点匹配

10.3.1案例109：蛮力特征点匹配

10.3.2案例110：Flann特征点匹配

10.4高级必须：建立点检测算法概述

第11章摄像机校准和3D重建模块Calib3D

11.1模块指南

11.2一些依赖的转型

11.2.1案例111：单应变转换矩阵

11.2.2案例112：图像插入单应有应用程序

11.3相机校准

11.3.1案例113：棋盘角度检测和绘制

11.3.2案例114：消除图像失真

11.4高级高级：与镜头失真交谈

第12章传统目标检测模块objdetect

12.1模块指南

12.2类课程的应用

12.2.1案例115：面部检测

12.2.2案例116：人眼检测

12.3案例117：HOG描述符测试

12.4 QR码应用程序

12.4.1案例118：QR码检测

12.4.2案例119：QR码解码

12.5高级进展：谈话条形码和QR码

第13章机器学习模块ML 392

13.1模块指南

13.2案例120：基于OpenCV Logistic回归

13.3案例121：支持基于OpenCV的向量机

13.4案例122：基于OpenCV的主要组件分析

13.5高级福利：机器学习算法概述

第14章深度学习模块DNN

14.1模块指南

14.2风格迁移

14.2.1深度学习风格迁移

14.2.2案例123：OpenCV实现样式迁移推理

14.3图像分类

14.3.1深度学习图像分类

14.3.2案例124：TensoRFLOW培训时尚 - Mnist算法模型

14.3.3案例125：OpenCV实现图像分类推理

14.4目标检测

14.4.1深度学习目标检测

14.4.2案例126：OpenCV实现目标检测推理

14.5售出图片

14.5.1深度学习图像超差分算法

14.5.2案例127：OpenCV实施图像销售推理

14.6.1计算机愿景的开发

14.6.2 OpenCV在计算机愿景中的应用

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