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  • 图像算法工程师三重境界

    千次阅读 2016-05-10 11:17:29
    一、传统图像算法工程师;二、现代图像算法工程师;三、人工智能时代图像算法工程师

    一、传统图像算法工程师:
    主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测;

    二、现代图像算法工程师:
    涉及模式识别,主要表现的经验为AdaboostSVM、聚类分析等研究与应用,特征选取与提取,包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别、物体检测、工业检测;

    三、人工智能时代图像算法工程师:
    深度学习,主要在大型互联网公司或者研究所机构,具体体现在TensorFlow、Pytorch等开源库的研究与应用,包括机器人的研、基于深度学习的人脸识别;
    移动端图像算法开发,很有挑战和价值,可以研究NCNNNEON优化

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  • 【图像处理】图像算法开发过程

    千次阅读 2015-10-06 18:37:10
    最近刚接触图像算法开发,一上来导师就给说说图像算法开发的过程。图像算法开发跟普通程序的软件算法开发又不一样,图像算法主要是关注如何对图像进行处理,也就是关注的优化的对象不一样。图像算法开发过程,一般是...

    最近刚接触图像算法开发,而且也是手机端的图像算法开发,一上来导师就给说说图像算法开发的过程。

    图像算法开发跟普通程序的软件算法开发又不一样,图像算法主要是关注如何对图像进行处理,也就是关注的优化的对象不一样。

    图像算法开发过程,一般是:
    1)在PC端进行算法验证,达到所要实现的功能。因为在PC端能够更好的进行算法调试,确保功能实现。
    2)PC端的优化,将算法优化到最佳状态。
    3)算法移植到手机平台上,实现算法功能。
    4)移动端算法优化,进行C/C++代码优化,NEON优化等等。后续将对如何进行代码优化进行总结。

    在整个过程中,对算法的理解十分重要,而如何进行代码优化,NEON优化是算法实现的难点。

    后续通过各种算法的实践、联系、总结,不断的加深理解。

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  • 图像算法、深度学习总结

    千次阅读 热门讨论 2018-07-07 16:35:07
    一篇博客,来结束自己这几年来图像算法的职业生涯 总的来说,图像算法、深度学习,前景不是很明朗。研究生做这个挺多的,因为大家要发论文,需要一些算法。并且,图像发论文比较容易,也就好毕业。这是学术方面的,...

        一篇博客,来结束自己这几年来图像算法的职业生涯

        总的来说,图像算法、深度学习,前景不是很明朗。研究生做这个挺多的,因为大家要发论文,需要一些算法。并且,图像发论文比较容易,也就好毕业。这是学术方面的,最近几年在CVPR等论坛收到的文章越来越多。工作方面,发现周围和自己一样做图像的研究生,毕业的时候,90%转互联网、软件开发了,剩下的基本上过的不好,三年内也转行了。

        首先说说,图像算法是干什么的。图像算法、模式识别、计算机视觉、深度学习等,名称很多,但是对于公司来说,基本上是一个概念。在学校读书时,一般采用matlab进行处理,做一些科研项目,验证算法。工作后,很多公司采用opencv,halcon等软件,进行一些跟踪、定位、分类、分割等之类的研究。

        然后说说,怎么做图像算法。当然不是说具体的算法,主要是采用的开发平台。一般做图像算法的,很多采用halcon,但是需要付费。所以越来越多的公司用Opencv,公司需求多样,有的做双目,有的测量,有的做医疗...不管你在学校学什么,公司的需求才是最重要的,你必须跟着公司的需求走。利用成熟的库进行开发,还是比较幸运的,很多公司需要从底层写一套算法,因为很多芯片不支持OPENCV等库,这个就非常困难了。单纯的一个简单算法,纯C复现的话,三五个研究生,也许要一周的时间,碰到这样的情况,想都不用想,做图像算法的工程师赶紧离职。

        接着说说,图像算法的难度。老实说,图像算法跟造发动机一样,难于登天。很多人不服气,因为他们没尝试过纯C写底层算法,基本上都是在一些OPENCV库上进行开发。当时碰到用C语言写一个简单的检测算法,公司算法部门就离职了两个博士和五个研究生。很多苦只有自己经历过才知道。面试别的公司,老板会问你,会不会自己写一套类似OPENCV的库。老板不知道OPENCV由几千人的主力和无数人开源得来的成果,在他们眼里一切都是很简单,但是他们开的工资非常低,基本上跟专科生工作两三年做前端没什么区别。图像算法目前只有人脸识别做得比较好,达到了工业应用,但是也是特定的场合。比如face++的人脸识别,随便瞪眼张嘴,就识别不了。其他方面更不用说了,无数种情况,很难做到自适应。摄像机、光照、距离、噪声...这么多干扰情况,造成正确率非常低。总之,目前图像算法还没达到工业应用级别。半年做不出东西,老板立马会赶走你。

        跟着说说,图像算法的公司和待遇。图像算法公司比较少,80%都是初创小公司,存活不了三年,升职没什么希望。小公司开不了高工资,人员流动很大。图像算法招聘要求高,需要发顶级论文,英语六级,但是待遇低,很少人愿意进来干。图像算法公司主要集中在北上广城市,占了90%以上的岗位。北京占了50%,假如不在一线城市生活,回到二线图像工作都找不到。不要以为越难的技术越赚钱,图像算法应届生待遇比开发工程师只高7%左右,由于很难做出产品,加薪特别慢。基本上开发工程师一年加薪两次,图像算法两年加薪一次,三年后相同学历和经验,图像算法年收入只有JAVA工程师的一半左右。所以图像算法工程师纷纷转行做互联网,软件开发等。

        最后说说,图像算法的前途。图像算法工程师前途不明朗,主要是因为公司少、需求少、产品难做,不像互联网产品,大众需求,又有成熟的框架,很容易盈利,可以发展成大公司。图像做成大公司基本上不可能,创业型图像公司,能存活的非常少,试错成本高,等待着被大公司收购。身边做图像的,90%毕业就做互联网,软开,剩余的三年内换行,自己也在很艰难的转互联网方向。互联网需求大、容易做产品,工资高,前途是不错的。很多虚幻的东西,比如前几年的VR,以及现在的人工智能AI,都没有产品落地,相信马上会泡沫破裂的。

        选择大于努力。选择错了,再去做别的,浪费了大把时间。很多人鼓吹某方面怎么怎么好,比如图像、深度学习、.net开发,但是前途并不好,他们会说,语言、方向不重要什么的,还大义凌然,其实是十分无耻的,明知道有个坑,不告诉别人,还要让别人去跳,是不道德的行为。

        一点经验,分享给在做和打算做图像(人工智能)的同行。希望大家都选对方向,因为时间确实很宝贵。

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  • 图像算法研究---索引图像旋转缩放锯齿问题

    所谓索引图像 ,就是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像,把像素值直接映射成调色板中的数值。索引图像最多只包含256种颜色,这256中颜色分别对应0-255个值,也就是256种索引值,一般的真彩图像中的实际数据都是RGB或者RGBA数据,而索引图像中的实际数据则是256种索引值,每个索引值对应一种RGB或者RGBA颜色数据,这样讲,相信大家更容易理解一点。

    介绍完了索引图像,来引入今天研究的问题。

    今天的问题是:索引图像的旋转与缩放

    我们以旋转为例,先看一下下面几组测试:


                                             1.索引图像                                                                                                    2.32位真彩图像

                                            3.索引图像旋转45度结果


                                         4.真彩图像旋转45度结果

    大家可以看到,上面的测试中,使用相同的旋转算法,但是索引图旋转后明显出现了锯齿现象。

    也许你要说锯齿是因为旋转的插值算法问题造成的,这里可以告诉你,上面的测试都是在PS中进行的,使用的是双线性型插值算法。

    现在我来解释出现上述结果的原因:

    如果我们使用的是真彩图像,那么,图像实际数据是对应的RGBA的值,这样,我们使用插值的结果得到的也是与周围颜色相近的RGBA数据,因此,视觉上没什么差异,就像图4一样,旋转后跟旋转前的图2差不多;

    如果我们使用的是索引图像,那么,图像实际数据是RGBA数据对应的索引值,这样,我们使用插值的结果得到的也是与周围索引值相近的一个索引值,注意,得到的是一个索引值,至于这个索引值对应的RGBA数据是不是与周围颜色相近,那我们就不得而知了,因此,也就出现了图3的结果,也就是说图3中,锯齿的地方,是因为插值得到的索引对应的颜色不是黑色,而是白色!

    如果还不明白,我们说这样一个例子:

    假如真彩图上有三个RGB数据:(200,200,200),P(R,G,B),(100,100,100),其中P是我们要插值得到的,这里我们使用平均法来计算P,那么我们得到的P应该是:

    P(150,150,150),这个就是实际的RGB数据,也是我们看到的图像颜色;

    假如索引图上有三个索引数据:200,P,100,这三个数据分别表示的是颜色RGB的索引,我们假设三个索引分别对应如下颜色:

    200---RGB(200,200,200)

    100---RGB(100,100,100)

    150--RGB(255,255,255)

    我们同样使用平均值法得到P:P=150,,没错,但是这里P对应的实际颜色的RGB值是(255,255,255),这个结果跟真彩图的结果(150,150,150)有着明显的颜色差异!

    至此,相信大家已经很清楚了。

    我们如何解决这个问题呢?

    方案如下:

    1,获取索引图像的调色板,也就是颜色表,这个表中记录了索引值与颜色值的对应关系;

    2,按照这个颜色表,把索引图像转换为真彩图像;

    3,对真彩图像进行缩放与旋转等操作;

    4,按照哦1中的颜色表将真彩旋转结果转换为索引图像,这个结果即为所求。


    在这个方案中,如果在步骤4中出现旋转之后的图像中的颜色值,在索引表中没有对应关系 ,那么,一般使用的是欧氏距离法,也就是计算当前颜色值与颜色表中 最接近(欧氏距离最小)的颜色值所对应的索引,以此索引作为结果索引即可。

    这样就可以完美解决上述 问题了。最后给一个索引图旋转的DEMO,代码没有优化,只是说明而已:点击打开链接


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