国内外学习机器视觉的发展现状以及如何去学习机器视觉

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机器视觉就像是一阵突然刮起来的风，一下子掀起了一场大火，这场火越烧越大，机器视觉学习一下子漫天的铺洒下来，每个人都觉得任何东西只要沾上了机器视觉就似乎变得高大上起来，学习机器视觉的人越来越多，讲解机器视觉的文章、课程也越来越多，可我们发现越是学习机器视觉越是发现我们对机器视觉越来越不懂。

在之前的文章中，我们细致的讲过了关于机器视觉的基础知识、学习网站，但是细细想来这些东西就像是纸上谈兵，是空的虚的。

经过学习我们发现国内外关于机器视觉的发展是不同的。国外的机器视觉发展到今天已经从“一包到底”式的工作程序，发展到了细致分工的阶段，也就是说国外机器视觉发展到今天已经可以系统的分成三个阶段：

1. 底层开发阶段

2. 二次开发阶段

3. 最终使用阶段

于是我们很清楚的发现，在国外从事这一行业的人现在也可以分成三种人：

1. 底层开发人员

2. 二次开发人员

3. 使用及操作机器视觉系统人员

举个例子：

第一类人是类似与西门子、欧姆龙这类开发通用视觉系统的开发人员，他们设置一个通用系统，让人们去学习使用。

那么第二类人就是大家所说的OEM用户，是专门用第一类人所开发出的系统，给第三类人搞二次开发，为第三类人开发出使用系统的人。比如，之前鼎易鸿基开发的一套机器视觉识别系统，利用机器视觉完成对二维码的快速自动识别，提高工作效率。

所以第三类人理所当然的就是用户了，这类人将机器视觉应用到各个行业领域中去。

很多人想成为第一类人，但是我们不得不承认我们大多数人处在第二类人、第三类人的阶段，虽然我们经过多次的学习改进，但是我们从本质上来说终究还是在吃着别人研究出来的东西，我们真正算下来也就是创新而已，算法到底还是别人的。

那么我们到底该如何去学习机器视觉呢？

目前国内机器视觉整体水平还是出于学习模仿的层面，突然之间想要成为第一类人是不可能一蹴而就，我们现在需要的是在学习中成长，先从基础知识学起，打好基础，再想好怎么起飞。