北理工機器人隊RM視覺組學習參考彙總（持續更新中）

歡迎你們有意加入北理工機器人隊參與到視覺組的工做中。在你們可以正式做爲隊員參與到視覺組的準備工做以前，北理機器人隊須要對各位進行培訓。這篇文章主要面向有志於參加機器人隊視覺組的同窗。同時，歡迎全部對相關內容感興趣的同窗做爲學習參考。因爲做者能力有限，在行文過程當中不免會出現用詞不到、詞語錯誤、歧義、技術說明錯誤等問題，但願你們在評論指出。同時若是你在學習過程當中碰到了優秀的學習資源，也歡迎在評論區留言。謝謝你們。另外，我會將一些視頻上傳到bilibili，你們能夠有空看一下。https://space.bilibili.com/227393559/favlist?fid=732358059&ftype=create

增長了思惟導圖。

C++

當前視覺組使用的主要程序語言是C++。C++是語言基礎，也是必學內容。目前學校在大一隻會教C語言內容，與C++仍是有較大差距。特別是諸如類、重載等概念須要着重學習。

另外，還須要學習多線程的內容。這一部分能夠自學一些，入隊以後隊內會進行專門培訓。

相關C++視頻：

https://www.bilibili.com/video/av62208475?from=search&seid=16449930857014911385

沒有C語言基礎

徹底沒有c語言基礎的同窗能夠先去學習C語言。我校在慕課上的精品課程:

 

 

推薦看這個視頻的教程，臺灣的，雖然一些術語與大陸不一樣，可是做爲入門教程，我的感受仍是很好的：

https://www.youtube.com/watch?v=yWPGumB64tM&list=PLY_qIufNHc293YnIjVeEwNDuqGo8y2Emx

https://www.bilibili.com/video/av69329388

這個在B站上講的也挺好的，可是對英語聽力十個極大的挑戰。

https://www.bilibili.com/video/av68697716/?p=5

書籍資料推薦以下：

https://www.runoob.com/cplusplus/cpp-tutorial.html

《c++ primer plus》

有基礎

有C語言基礎的同窗能夠直接學習C++中有關面向對象的內容。

C語言中文網

菜鳥教程（推薦）

Linux

linux跟Windows同樣是一款操做系統。關於Linux的介紹網上有不少，不重複造輪子。

Linux的發行版本也不少，三大主流有Fedora系，Debian系，SUSE系。隊內使用的是ubuntu屬於Debian系。目前正在使用的是ubuntu16.04版本。正在考慮升級到18.04版本。

校園網內可訪問http://mirror.bit.edu.cn/ubuntu-releases/18.04/下載，不要流量哦。

對於新手而言，推薦使用虛擬機安裝Linux，儘可能不要安裝在物理機下。虛擬機可使用VMware和virtualbox。推薦使用VMware。可是VMware是收費軟件，須要自行百度VMware序列號，網上有不少，找到對應版本的序列號填進去就成。

學習資料

廣爲人知的經典Linux入門書籍就是《鳥哥的Linux私房菜》，購買書籍買基礎版便可。同時也有對應的網頁http://linux.vbird.org/。可是用於入門就比較困難。快速入門推薦Linux菜鳥教程和莫煩的Linux教程。

Cmake

關於cmake，這個沒有必要特地去學，到時培訓簡單教一下就可。可是若是想要深刻了解能夠參閱如下內容：

CMakeLists.txt 語法介紹與實例演練

簡短的CMake教程

編譯

須要瞭解gcc編譯的過程，gcc是如何一步步將文件編譯連接成最終程序的。瞭解便可。

gcc程序的編譯過程和連接原理

[gcc 編譯過程]

OpenCV

opencv是一個開源的代碼庫。隊內主要使用OpenCV進行圖像處理。關於OpenCV的入門能夠參閱隊內另一名同窗寫的博客。

https://waltpeter.github.io/open-cv-basic/

Git

git是一個版本控制工具。隊內的協做、歷史代碼管理也全靠他。

這裏推薦莫煩git教程

工業相機

這部份內容不會做爲培訓內容，可是入隊後的同窗必須掌握。這一部分能夠參閱個人以前博客https://www.cnblogs.com/harrypotterjackson/

深度學習

目前對內並無涉及相關深度學習的內容，今年會將其做爲一個研究方向。深度學習的框架建議先學習tensorflow2或者pytorch

 

培訓準備

1. 安裝ubuntu18.04  視頻:https://space.bilibili.com/227393559/favlist?fid=732358059&ftype=create

2. 註冊github.com和gitee.com的帳號

 

將來可能的技術點

深度學習

目前隊內是使用OpenCV開源圖像處理庫進行編程，在適應性處理上不太好，須要不斷調參以獲取較好的效果。但願可以藉助深度學習加強相關的自適應性。目前考慮使用的深度學習框架是TensorFlow2,。問題在於，隊內須要很是快速的算法，須要不斷對神經網絡進行優化已達到快速處理而且效果不能低於目前的純算法決策。

預瞄系統建模

目前的算法並無對移動物體打擊和小陀螺作系統建模處理。如何經過數學建模提升預測能力值得思索。這一點與圖像制導技術很是相像。目前考慮是使用MATLAB中的Simulink作系統建模。

自適應算法

在數字圖像處理領域，算法的自適應性有不少的研究。目前整個賽季對算法的自適應處理都不太好，如何藉助相關的前沿算法研究增強隊內視覺算法對光線環境的適應性值得思考。