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。
對此小編總結了一下，大概有以下四種人群：
1） 臨近畢業，想要進入機器視覺行業，但不知道怎麽學的大學生
大三，大四是擇業茄子视频APP污下载的關鍵時期，而機器視覺工程師又不是門檻很低的崗位（畢竟這不是一般的技術工種），所以會有很多不太堅定的視覺小白，望而卻步。
繼續堅持想要做機器視覺工程師的小白，自己摸索著學習，接觸到的更多的是魚龍混雜的自學資料，他們往往沒有體係，碎片化的知識反而更會擴大焦慮。
2）在另一個行業就職多年，想要轉行視覺工程師
已經工作多年，卻做出了人生一個重大的選擇，踏入一個調性和氛圍完全不同的行業，但是對機器視覺需要掌握怎樣的技能並沒有清晰的概念，同時也很焦慮自己的年紀會成為發展的天花板。
3） 身處自動化其他職能領域，想要轉行機器視覺
他們已經在自動化行業呆過一段時間，對於機器視覺的崗位多少有過耳聞，因此轉行機器視覺工程師是他們慎思之後的結果，但是正因為對於OpenCV、Halcon一知半解，他們很容易掉入一個思維大坑，以為學會一點C++編程，模仿著從市麵上現有的視覺課程就可以輕鬆完成轉行了。
4）剛剛入職機器視覺崗位，但是沒人教沒人帶
他們已經成功入職機器視覺，但是可能就職於一些中小型公司，公司並沒有係統規範的管理體係，所以他們從最開始就處於一種野路子，自己帶自己飛的狀態，但是沒有係統的工作方法指導，他們很容易就卡在瓶頸中動彈不得，對職業發展非常不利。
因此，我想要從以下兩個維度幫大家解決眼前的困惑：
1、想要轉行／入門機器視覺，都需要具備什麽樣的能力？
機器視覺這一行，因為是一個比較新的行業，在早期的時候就有點像“三無”職業：無專門的培訓、無固定的能力要求、無客觀的評判標準。
因為，機器視覺在國際和國內的發展階段是不一樣的。國內機器視覺起步比歐美晚了十幾年，因為它大概是從2006年才開始進入市場啟動期，但是隨著現在中國人口紅利的消失以及製造業轉型升級的倒逼，整個產業將快速發展，對機器視覺工程師這個職位的需求也會穩步增長。
於是，隨著市場的逐漸完善，現在的企業機器視覺已經有了基本的能力要求。典型如——
• 調試機器視覺軟件和相機硬件• 掌握圖像采集、視覺助手算法仿真、視覺軟件框架、模板匹配算法• 實現參數保存、連續運行、單步運行• 布局視覺軟件係統框架• 獨立設計視覺軟件
以上，基本是一個0-1歲的視覺工程師應該具備的基本技能。而你要做的就是盡可能掌握這些技能，起碼將其做到合格，甚至可以把某項技能作為自己的長板來提升核心競爭力。這樣無論你是想入門，還是想轉行，抑或是剛剛做機器視覺工程師，都可以找到自己的“抓手”，去找到自己的價值所在。
2、如何掌握這些能力？
能力的習得基本分為兩個層麵，一個是認知層，一個是行為層。如你知道了C++編程很重要，這屬於認知層；你能利用C++編程寫模板匹配，實現自動運行、連續彩圖功能，這屬於行為層。
如果僅僅是建立認知，但沒有行為跟進，基本就是在浪費時間。而很多人，都是享受著“我知道了很多新知識”的狀態，但卻從不思考如何將這些新知識落地執行。就好像，你看100本機器視覺相關的書籍，但是連一份簡單的算法說明文檔和視覺助手腳本都提交不出來，這是毫無卵用的。
且長時間來看，你看的幹貨資料越多，你就會越享受獲取碎片化知識的快感中，慢慢的你就在新知識的海洋中“溺死了”。
那應該怎樣做呢？
大道至簡，用幾句話就能說明白——
首先，你要篩選哪些知識對自己是關鍵的。關鍵的意思是，這個知識你學完了，就能切實改變你當下的工作。
其次，你需要對關鍵知識進行大量的刻意練習。
最後，你需要有反饋意識，如自己輸出一些東西放到相應的平台上供大家評判；找一些小夥伴一起學習實踐，相互督促反饋；找一些行業裏的靠譜老師，來給予你指導。
隻有這樣，你才能真正掌握這些能力，獲得真實可見的成長。
這三個步驟說起來容易，但是實踐起來是有相當難度的，因為也許你不知道應該如何結合項目進行實操，也找不到一個靠譜的同行來對你進行及時反饋。
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