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就学时跟原po的经历类似,大概分享一下 也是私大 >国立硕 大学时就开始玩影像,那时的专题是做居家安护的跌倒侦测 还是用古早第一代的Kinect,光补破洞就超麻烦 那时专题开发的语言是C#,上课修过MATLAB的影像课程 但专题几乎都是靠大神Carry,因为我超级不会写程式的 只要扯到演算法,资料结构就觉得很有障碍那种,脑子完全转不过来 到了研所找到了教授是使用MATLAB但因为某些原因 我们这届就是用C++来做开发,也修了几门比较硬一点的影像视觉实做课程 就是用C++来实现一些基本影像处理演算法,用OpenGL实现图学游戏之类的 我还记得第一次的作业我就超有障碍 好像是影像左右相反上下颠倒,找了学长教学我才知道怎麽写... 原因就是以前从来没有自己刻过算法,很多时候都觉得自己是不是不擅长程式没天份 後来就咬紧牙根撑到底,Otsu~Morphology~影像增强~八连通~滤波器等等这些作业拚死拚 活了也交了出去 之後的论文就是实现一些电脑视觉的演算法,有些因为opencv中有但算法弹性不大, 於是自己重刻(超绝痛苦),或是刻完算法发现效能太差不如用OpenCV提供的 那这之中的算法大多数用国中数学就可以完成了,其实并没有那麽的需要数学 除非做到DL的反向与一些ML中的统计相关 所以其实不用对自己这麽的悲观 更不用说其实你会刻演算法,就已经比很多业界的工程师来的厉害了(认真 那接下来应该是你会比较想了解的业界的现况? 其实会影像处理能找到范围会更广一些 而且现在做影像大宗已经是Python了,与我之前使用c++相去甚远 在台湾比较上层碰到算法核心的大多数都是IC设计 要实现算法在FPGA上做验证等,但影像演算法要写成RTL又是另一个世界了) 接下来有很多的设备厂,晶圆厂,重工业,他们都会需要做AOI或是AI的人 因此在这边自行开发算法的又更少了,大多数都是用各种函式库整并 除了辨识的精准度外更多要是系统层级整合 就算是在实作DL模型的也很少会下去刻算法 晶圆厂中很多人在做类似的事情找defect,那可能会设计一些自己的演算法 在工厂端更重视系统整合,甚至在硬体相机光源上的整合 会影像演算法是让你多一种工作选择的门票 但在影像业界中大多数都是用於解决问题,所以快速实现与部属才是重点 而且往往你懂得算法更容易了解如何实现 所以用的数学真的没那麽的多,所以不用太绝望~ 而我後来找到的工作中是用MATLAB,又是另一回事了 -- 那片有座高塔哭着朝北方奔去的天空,是我此刻片寻不着的风景 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 59.120.53.15 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Soft_Job/M.1604310007.A.D3F.html
1F:推 dream1124: 推详尽的解说11/02 20:21
2F:推 gino0717: 发现康耐视的解决方案真香11/02 20:50
3F:推 labbat: 在晶片上做验证?没这种事,都嘛祈祷後放着fpga跑系统烧机11/02 23:14
阿呀 没写好 改成FPGA了~
4F:推 litre: 我们是写一份软体模拟当验证捏11/02 23:18
5F:→ litre: ic影像处理还是c c++主流11/02 23:20
我是在simulink上接FPGA做验证 ※ 编辑: EvilSD (1.160.210.154 台湾), 11/03/2020 00:36:12 ※ 编辑: EvilSD (1.160.210.154 台湾), 11/03/2020 00:48:42
6F:推 g89227: 所以原波在做影像ic验证还是开发 11/03 01:52







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