知乎上關於“如何入門／轉行機器視覺？”的話題，普遍有幾萬到十幾萬的閱讀，而且也常常有學員在公眾號後台向茄子视频免费在线观看拋出類似的問題。可見，很多0-1歲的視覺新人對此是有困擾和疑惑的。
機器視覺工程師主要分機器視覺應用工程師和機器視覺算法工程師，從市場需求來說機器視覺應用工程師需求量更大，那麽想成為一名機器視覺應用工程師需要掌握什麽知識呢？下麵小編就把學習的知識點
和方向分享給想入行機器視覺的朋友們。
1、halcon軟件提供的是快速的圖像處理算法解決方案，不能提供相應的界麵編程需求，需要和VC++結合起來構造MFC界麵，才能構成一套完成的可用軟件。
2、機器視覺在工業上的需求主要有二維和三維方麵的
二維需求方麵有：⑴識別定位；（2）OCR光學字符識別；（3）一維碼、二維碼識別及二者的結合；（4）測量類（單目相機的標定）；（5）缺陷檢測係列；（6）運動控製，手眼抓取（涉及手眼標定抓取等方麵）
三維需求方麵：（1）攝像機雙目及多目標定（2）三維點雲數據重構
3、要成為一名合格的機器視覺工程師必須具備以下三個方麵的知識
（1）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（傅裏葉變換、DFT、小波變換、高低通濾波器設計）
E、形態學（膨脹、腐蝕、開運算和閉運算以及凸殼等）
F、圖像分割（HALCON裏的Blob分析）
G、圖像複原
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）
比較好的參考書籍有
經典教材：岡薩雷斯的《數字圖像處理》及對應的MATLAB版
楊丹等編著《MATLAB圖像處理實例詳解》
張錚等編著《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與MATLAB實現》
左飛編著的《數字圖像處理：原理與實踐（MATLAB版）》
左飛編著的《數字圖像處理技術詳解與Visual C++實踐》
謝鳳英編著的《Visual C++數字圖像處理》
《精通係列·精通Visual C++數字圖像處理典型算法及實現(第2版)》
（2）軟件編程功底
具備C，C++，C#及MFC界麵開發的功底
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++ primer plus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，並在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》、《Head First C#》、《C#入門經典》、
《C#圖解教程》、《C#高級編程》、《.Net Frameword 高級編程》、《CLR via C#》
（3）光學知識：
主要閱讀書籍《工程光學》、重點放在幾何光學方麵，了解成像原理及相應的光路分析，知道光源的特性、鏡頭分辨率、相機分辨率等方麵的知識。
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。
軟件功底的作用是軟件的架構設計分析，架構包括UI層設計、業務邏輯層開發、數據層開發。
HACLON主要完成圖像處理算法的實現。
目前市場上工業領域中主流的圖像算法處理軟件有HALCON, NIvisionpro, opencv
學習HALCON最重要的是學習其中的方法、流程和套路
4、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（麵積、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：算法流程規劃及業務邏輯設計
第三步：模塊化編程及集成化實現
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，最後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，在實踐中學習總結經驗教訓，係統化學習所需知識。
2、補充一定的C++和c#知識，進行VS聯合開發，客戶現場的學習和現場調試，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實現圖像處理部分，然後在VS2010開發軟件中利用MFC圖形界麵實現出來，實踐學習是最好的方法。
機器視覺學習的發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。
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