首先推荐一下下面这篇总结的非常详细的自动驾驶感知算法学习的文章,这里面详细的介绍了计算机视觉与OpenCV算法(包括算法讲解,案例实战,模型部署,pytorch和TensorFlow的学习),SLAM学习的内容(包括数学基础、SLAM基础、视觉SLAM算法和激光SLAM算法的解读),C++/Python编程等等方向的内容。
这篇文章详细的介绍了OpenCV的学习:
这个是介绍如何零基础入门学习的,所以不用担心自己看不懂,对于有充分的自学时间的在校学生或者想转行的工程师来说,这是一个绝佳的机会,未来自动驾驶会是一大趋势,现在的知识储备是为了未来的更大的发展空间。
另外我还创建了一个GitHub仓库,分享学习的资料和项目代码这些,有兴趣欢迎帮忙star~
我在B站的视频分享内容也很精彩,欢迎观看:
slam学习路线分享:
C++学习路线分享:
本文分享内容来自图书《学习OpenCV 4:基于Python的算法实战》,该书刚刚上市,是国内第一本系统讲解OpenCV4各个模块的图书,配套案例深入浅出的讲解。第一章有在各个平台搭建环境的介绍,后面每个章节都有对模块的导读、模块经典算法的案例介绍以及进阶阅读,适合图像处理、计算机视觉领域的初学者以及相关的工程开发人员。目录如下:
第1章 OpenCV快速入门;
第2章 图像读写模块imgcodecs;
第3章 核心库模块core;
第4章 图像处理模块imgproc(一);
第5章 图像处理模块imgproc(二);
第6章 可视化模块highgui;
第7章 视频处理模块videoio;
第8章 视频分析模块video
第9章 照片处理模块photo;
第10章 2D特征模块features2d;
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d
第12章 传统目标检测模块objdetect;
第13章 机器学习模块ml;
第14章 深度神经网络模块dnn
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