知乎上關于“如何入門／轉行機器視覺？”的話題，普遍有幾萬到十幾萬的閱讀，而且也常常有學員在公眾號后臺向我們拋出類似的問題。可見，很多0-1歲的視覺新人對此是有困擾和疑惑的。
對此小編總結了一下，大概有以下四種人群：
1） 臨近畢業，想要進入機器視覺行業，但不知道怎么學的大學生
大三，大四是擇業就業的關鍵時期，而機器視覺工程師又不是門檻很低的崗位（畢竟這不是一般的技術工種），所以會有很多不太堅定的視覺小白，望而卻步。
繼續堅持想要做機器視覺工程師的小白，自己摸索著學習，接觸到的更多的是魚龍混雜的自學資料，他們往往沒有體系，碎片化的知識反而更會擴大焦慮。
2）在另一個行業就職多年，想要轉行視覺工程師
已經工作多年，卻做出了人生一個重大的選擇，踏入一個調性和氛圍完全不同的行業，但是對機器視覺需要掌握怎樣的技能并沒有清晰的概念，同時也很焦慮自己的年紀會成為發展的天花板。
3） 身處自動化其他職能領域，想要轉行機器視覺
他們已經在自動化行業呆過一段時間，對于機器視覺的崗位多少有過耳聞，因此轉行機器視覺工程師是他們慎思之后的結果，但是正因為對于OpenCV、Halcon一知半解，他們很容易掉入一個思維大坑，以為學會一點C++編程，模仿著從市面上現有的視覺課程就可以輕松完成轉行了。
4）剛剛入職機器視覺崗位，但是沒人教沒人帶
他們已經成功入職機器視覺，但是可能就職于一些中小型公司，公司并沒有系統規范的管理體系，所以他們從最開始就處于一種野路子，自己帶自己飛的狀態，但是沒有系統的工作方法指導，他們很容易就卡在瓶頸中動彈不得，對職業發展非常不利。
因此，我想要從以下兩個維度幫大家解決眼前的困惑：
1、想要轉行／入門機器視覺，都需要具備什么樣的能力？
機器視覺這一行，因為是一個比較新的行業，在早期的時候就有點像“三無”職業：無專門的培訓、無固定的能力要求、無客觀的評判標準。
因為，機器視覺在國際和國內的發展階段是不一樣的。國內機器視覺起步比歐美晚了十幾年，因為它大概是從2006年才開始進入市場啟動期，但是隨著現在中國人口紅利的消失以及制造業轉型升級的倒逼，整個產業將快速發展，對機器視覺工程師這個職位的需求也會穩步增長。
于是，隨著市場的逐漸完善，現在的企業機器視覺已經有了基本的能力要求。典型如——
? 調試機器視覺軟件和相機硬件? 掌握圖像采集、視覺助手算法仿真、視覺軟件框架、模板匹配算法? 實現參數保存、連續運行、單步運行? 布局視覺軟件系統框架? 獨立設計視覺軟件
以上，基本是一個0-1歲的視覺工程師應該具備的基本技能。而你要做的就是盡可能掌握這些技能，起碼將其做到合格，甚至可以把某項技能作為自己的長板來提升核心競爭力。這樣無論你是想入門，還是想轉行，抑或是剛剛做機器視覺工程師，都可以找到自己的“抓手”，去找到自己的價值所在。
2、如何掌握這些能力？
能力的習得基本分為兩個層面，一個是認知層，一個是行為層。如你知道了C++編程很重要，這屬于認知層；你能利用C++編程寫模板匹配，實現自動運行、連續彩圖功能，這屬于行為層。
如果僅僅是建立認知，但沒有行為跟進，基本就是在浪費時間。而很多人，都是享受著“我知道了很多新知識”的狀態，但卻從不思考如何將這些新知識落地執行。就好像，你看100本機器視覺相關的書籍，但是連一份簡單的算法說明文檔和視覺助手腳本都提交不出來，這是毫無卵用的。
且長時間來看，你看的干貨資料越多，你就會越享受獲取碎片化知識的快感中，慢慢的你就在新知識的海洋中“溺死了”。
那應該怎樣做呢？
大道至簡，用幾句話就能說明白——
首先，你要篩選哪些知識對自己是關鍵的。關鍵的意思是，這個知識你學完了，就能切實改變你當下的工作。
其次，你需要對關鍵知識進行大量的刻意練習。
最后，你需要有反饋意識，如自己輸出一些東西放到相應的平臺上供大家評判；找一些小伙伴一起學習實踐，相互督促反饋；找一些行業里的靠譜老師，來給予你指導。
只有這樣，你才能真正掌握這些能力，獲得真實可見的成長。
這三個步驟說起來容易，但是實踐起來是有相當難度的，因為也許你不知道應該如何結合項目進行實操，也找不到一個靠譜的同行來對你進行及時反饋。
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