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视觉组学习建议

说在入队之前:​

  学习是一个长期积累的过程，不是一蹴而就的，视觉算法组的学习亦是如此。今后在机器人队的时间里，各位将会学习到很多有用的知识与技能，希望各位能够认真学习，坚持积累。切记不可心急，要戒骄戒躁，扎实的基础对你今后肯定会有很大的帮助；亦不可闭门造车，独来独往。多与身边的同学交流，定会茅塞顿开，受益匪浅。——算法组师兄们

基础篇​

编程语言​

  • C++

野狼队视觉算法组目前使用的主要语言是 C++

std::cout<< "Hello Wild Wolf";

建议参考书籍:

  1. 《C++ 程序设计基础（第五版）》- 电子工业出版社

  1. 《C++ Primer（第五版）》- 电子工业出版社

  1. 《C++ Primer Plus（第六版）》- 人民邮电出版社 [pdf]

重点掌握C++的基本语法、逻辑运算、数组、函数、指针等，面对对象部分的知识也非常重要，建议仔细学习和理解，上述参考书都需要时常翻阅

  1. 《深入理解 C++11 C++11新特性解析与应用》

  1. 《STL源码剖析》

上述两本参考书对于C++知识的巩固与提升会有很大的帮助，非常建议阅读

其他学习资料推荐:

  1. C++参考手册
  2. 黑马程序员视频
  • Python

    Python拥有大量的现成库可供调用，可以提高视觉算法的开发测试速度，算法组有时也会使用到这门语言

print("Hello visual group");

建议参考书籍:

大牛推荐的10本学习 Python 的好书

其他学习资料推荐:

  1. python官网
  2. [小甲鱼]零基础入门学习Python

数学​

在今后的学习中，数学知识将作为最重要的基础知识一直帮助你，一定要跟它搞好关系

数学学习的书籍选择学校课程学习中所使用的书籍即可，感兴趣的同学可以先跟师兄借阅

拓展阅读：​

  • 《程序员的数学》- 人民邮电出版社 结城浩
  • 《程序员的数学 2 概率统计》- 人民邮电出版社 结城浩
  • 《程序员的数学 3 线性代数》- 人民邮电出版社 结城浩

  • 《数学之美》

进阶篇​

Linux 操作系统​

  • Ubuntu

    机器人队使用的版本为 Ubuntu18.04 建议以此版本开始学习

如何安装 Ubuntu:

Linux 学习参考书籍推荐

  1. 《鸟哥的 Linux 私房菜 第四版》- 人民邮电出版社

重点学习 Linux 系统的基本操作，如各种文件的操作，环境配置等等，刚开始学习肯定会有很多不理解，会有很多次的重头再来，不要因为这个抱怨，不断的跌倒才会变得更强

代码编辑器​

  • VSCode

    • 跨平台，插件丰富，高度自定义

  • Pycharm

    • 跨平台，插件丰富，巨好用的 Python 编辑器

  • Qt Creator

    • 跨平台，环境配置友好，高效

  • Visual Studio

    • Win，环境配置方便

编译工具​

  • CMake

    CMake 是 Cross platform Make 的缩写，它是一个开源且跨平台的构建系统，适合复杂的大型项目维护，实验室目前主要使用 CMake 作为主要编译工具

学习建议:

对于初学者，CMake 官网提供了详细的文档和一系列教程帮助你快速上手，建议先阅读这份 [教程]

当你逐渐熟练，并需要使用 CMake 构建更加复杂的项目，可以继续学习 CMake 的 相关文档

学习资料推荐:

协作开发​

  • Git and GitHub

Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台

Git 和 GitHub 的搭配使用可以非常有效地提高团队协作的工作效率。通过分支和主线的合并和分离，代码的迭代工作将会变得便捷容易。可以提前尝试使用 GitHub 托管自己的项目，学会 GitHub 的基本操作，正式加入后会有公用账号

推荐学习资源:

自己跟着教程实践操作，能快速熟悉 Git 的操作

算法篇​

基础部分​

  • OpenCV

OpenCV 是一个跨平台计算机视觉的开源库，实现了很多图像处理和计算机视觉方面的通用算法，是目前算法组主要使用的开源库

推荐使用书籍:

  • 《OpenCV3 编程入门》—— 电子工业出版社-毛星云

  • 《学习 OpenCV3（中文版）》—— 清华大学出版社

推荐学习链接:

推荐几个很有趣的官方例程:

学习路线（仅供参考）:

拓展练习:

拓展阅读:

  • 《数字图像处理》—— 电子工业出版社，冈萨雷斯

  • 《计算机视觉中的多视图几何》—— 机械工业出版，Richard Hartley

进阶部分​

  • 机器学习/深度学习

推荐使用 Tensorflow 或者 Pytorch 作为深度学习框架

一些相关的有趣例程:

推荐书籍:

  • 《机器学习》—— 清华大学出版社（西瓜书）

  • 《统计学习方法》—— 清华大学出版社，李航

  • 《深度学习》—— 人民邮电出版社（花书）

  • 《神经网络与深度学习》—— 机械工业出版社，邱锡鹏 https://nndl.github.io/ 开源并且可以在线阅读

  • ROS

    ROS 是一个开源的机器人操作系统

学习资源推荐: