CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼
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大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。
今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？
现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可以写程序，做好算法接口。不光需要掌握深度学习常见的视觉模型的结构与训练框架如pytorch/tensorflow等，还需要精通传统的图象处理库-典型就是OpenCV，还得会模型得转换、量化与部署，这些都搞会，才有可能保证项目落地！
本人从这几年的项目开发实际中提炼出了一套非常有针对性的学习路线图可以帮助想进入CV领域从事开发工作的各位，目的是帮助大家用最少的时间掌握面向工业实战化开发技术，不搞套路，不讲用不到/冷门/过时的技术，半年精心准备课程内容，录制完成。路线图课程所有资料均可下载，本人负责答疑！路线图适合对CV行业感兴趣打算转业或者有志于全面提升自己CV专业开发水平的技术人员。路线图包含大量实战案例与代码练习，如感兴趣，请继续往下看！部分案例截图如下：
CV开发工程师全栈技术路线图专题(C++/Python)
从理论到实践，系统化学习图象处理、特征提取、卷积神经网络理论与OpenCV，Pytorch，OpenVINO框架开发技术，助力感兴趣的各位成为合格CV开发者。课程主要针对对视觉感兴趣，想自学视觉开发算法，转行到视觉领域的各位开发者，或者项目需要快速学习的技术人员，全面掌握CV开发的基础理论，开发方法与框架，技术与案例实战。课程进阶图示：
01
基础篇
学习好OpenCV与图像处理基础知识，构建好知识体系化的第一步！
《OpenCV4 C++快速入门30讲》
《OpenCV4图像处理与视频分析教程》
02
中级进阶篇
包含三门课程，详解图象二值化各种方法与技巧，知识点包括：CCL，轮廓发现，对象测量，轮廓分析，直线与圆检测等二值分析方法，掌握图象形态学应用操作技巧，图象色彩空间转化技巧，视频背景提取、角点特征与光流分析法、理解颜色对象跟踪、光流跟踪、均值迁移跟踪等算法原理与代码演示。掌握OpenVINO开发框架中关于视觉相关的模型的部署转换、推理执行流程，相关函数与代码知识，根据模型输入输出结构调用与解析模型输出，掌握图象分类、对象检测、实例分割、语义分割等网络的部署推理。
《OpenCV4 经典案例实战教程》
《OpenCV4 特征提取与对象检测教程》
《OpenVINO计算机视觉模型加速教程》
03
高级与实战篇
掌握Pytorch框架视觉开发的相关理论与开发知识，从卷积网络基本原理、图象数据标注与制作数据集、网络模型设计与训练、模型导出与部署。掌握图象分类、对象检测、实例分割、语义分割等网络设计与训练，部署与应用。主要网络包括ResNet、Faster-RCNN、Mask-RCNN、UNet、YOLOv5等从训练到部署的完整路线图。
《Pytorch框架CV开发-从入门到实战》
《YOLOv5自定义对象检测-从训练到部署》
视频合计原价：936 元
扫码打折，专题价格：749 元
常见问题
Q1：我该学习OpenCV C++还是OpenCV-Python
答：如果你是想把OpenCV用在工业领域，建议学习OpenCV C++版本，因为有了OpenCV C++知识，学习OpenCV-Python就会很快。如果只是专注一些深度学习框架，只是会用OpenCV干点图像处理与视频处理的事情，建议学习OpenCV-Python版本。
Q2：学完这个路线图全部课程，我可以达到什么样水准/？
答：其它不敢说，但是最起码会成为一名合格的CV开发者，市场需求跟就业前景还是很光明的。要成为大神级的人物主要是靠自己，课程学习完成会让你有扎实的基础，达到CV中级开发者的水平。
Q3：我没有基础，不会C++/Python能学会吗？
答：正所谓智者不惑、勇者无惧，所有的困难都是表象，做什么事情一旦认真，困难都会让路。两个路线图也是我精心策划，排版课程，从基础开始学习，逐步提升，只要坚持一下，会越学越有意思，收获越大，坚持成就未来，技术改变人生。
Q4：课程负责答疑不？
答：凡是购买课程的，本人都负责答疑，购买路线图的还可以加本人微信，拉进微信群。
更多问题，请加本人微信咨询
注明：路线图课程咨询
