机器视觉需要哪些基础

　　要学习机器视觉，需要具备以下知识和技能：

　　数学基础：机器视觉需要用到很多数学知识，如线性代数、微积分、概率论、统计学等，需要具备这些数学基础知识。

　　编程语言：机器视觉需要用到一些编程语言，如Python、C++、MATLAB等，需要熟练掌握至少一种编程语言。

　　数据结构和算法：机器视觉需要用到一些数据结构和算法，如图像处理、特征提取、分类器、深度学习等，需要熟悉这些数据结构和算法。

　　图像处理和计算机视觉：机器视觉需要用到图像处理和计算机视觉领域的一些基础知识，如图像滤波、边缘检测、形态学处理、目标检测、跟踪等，需要熟悉这些基础知识。

　　深度学习和人工智能：机器视觉领域近年来普遍采用深度学习和人工智能技术，需要熟悉这些技术的基本原理和实现方法。

　　实践经验：机器视觉需要进行大量的实践，需要具备实践经验和解决实际问题的能力。

　　机器视觉行业发展前景

　　机器视觉是一个快速发展的领域，具有广阔的应用前景和发展潜力。以下是机器视觉行业发展前景的几个方面：

　　工业应用：机器视觉在工业应用领域的应用前景非常广阔，如工业生产线上的自动化生产、机器人自主导航等。随着国内外制造业的转型升级，机器视觉在制造业中的应用将会更加广泛。

　　安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用前景也十分广泛，如城市安防、交通监控等。近年来，随着智能安防系统的发展，机器视觉在安防监控领域的应用呈现出爆发式增长。

　　医学诊断：机器视觉在医学诊断领域的应用也非常广泛，如医学图像识别、医学影像分析等。随着医疗技术的不断提高和人口老龄化的加剧，机器视觉在医学领域的应用前景将会越来越广泛。

　　自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用也非常广泛，如车辆周围环境的感知、道路标志识别、交通场景分析等。随着自动驾驶技术的不断发展和普及，机器视觉在自动驾驶领域的应用前景将会更加广泛。综上所述，机器视觉作为一种前沿的技术，其应用前景非常广阔，未来发展潜力巨大。

　　1、数字化、智能化

　　图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，得到更广泛的应用。目前，机器视觉在非接触在线检测、工业图像采集处理及实时监控等方面得到了广泛的应用，成为现代检测和自动化技术中最活跃的领域之一。包括机器视觉扫码系统、仓储搬运机器人系统、监管卡口车底检测管理系统等。

　　2、智能相机是主要趋势

　　智能相机具有体机小、价格低、使用安装方便，用户二次开发周期短的优点，特别适合生产线安装使用，受到越来越多的用户青睐。随着技术的进步和市场竞争的激烈，智能相机价格下降已成必然趋势，逐渐会被大众用户所接受。另外，机器视觉传感器会逐渐发展成为光电传感器中的重要产品。

　　3、集成产品增多

　　智能相机的发展预示了集成产品增多的趋势，智能相机是在一个单独的盒内集成了处理器、镜头、光源、输入/输出装置及以太网，电话和 PDA 推动了更快、更便宜的精简指令集计算机（RISC）的发展，这使智能相机和嵌入式处理器的出现成为可能。同样，现场可编程门列阵（FPGA）技术的进步为智能相机增添了计算功能，并为PC 机嵌入了处理器和高性能桢采集器，智能相机结合处理大多数计算任务的FPGA，DSP和微处理器则会更具有智能性 。

　　4、行业方面发展更加迅速

　　机器视觉行业专业性公司增多，投资和从业人员增加，竞争加剧是机器视觉行业未来几年的发展趋势，机器视觉行业作为一个新兴的行业将逐步发展成熟，将越来越越受到人们的重视。

　　机器视觉行业发展前景怎么样？整体来说中国机器视觉正处于起步阶段，随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校，研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。在政策的利好驱动下，国内机器视觉行业快速发展，中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一。