模式识别研究生：三维点云从零开始学习

模式识别研究生：三维点云从零开始学习

#模式识别 三维点云

这是我第一篇博客，想记录下自己的学习探索的过程，一点点将其记录下来，应该会有助于更加系统的学习知识。

本人本科学的专业是电气工程以及自动化，奈何学的不够扎实，应聘了几个硬件工程师岗位，都不是太理想，于是乎决定考个研，再来三年时间想一想学一学以后该找什么工作。

现在的专业是控制科学与工程，考虑到现在工科也需要很扎实的编程本领，不然找工作到处碰壁，索性开始学习编程吧，然后就跟着导师研究模式识别。
导师给了我两个项目，一个图片处理的，一个三维点云处理的，让我一个暑假的时间学习学习，好知道自己对哪一个更感兴趣。 啊啊啊啊，我就是个辣鸡啊，代码看不懂，滤波、去噪、配准、重建、深度学习都是一窍不通啊。我要怎么学，我该从哪里入手，又不敢问导师，只能自己硬着头皮搞。
第一步：利用本科毕业设计学到的“知网大法”，天花乱坠的知识以及各种各样的专业术语席卷而来，“sobel算子、超绿、阈值、大津法、CNN深度网络”。。。。。看到的每一个会的，当场开始怀疑人生，但是我还是硬着头皮开始一个个学习，看一篇期刊，然后把里面提到的知识点在浏览器里搜一搜，找找代码，代码看不懂，学！！又花了两天的时间把C++的基础知识补了一遍，从变量到指针再到各种结构体，做到了一个大概的了解后，开始啃代码。这样的日子大概半个月，每次都把学到的代码保存下来，以供下次直接用。

虽然还不能立马就能自己写出一个完整的代码，但是在我的组合下，也完成了一个图像处理的小项目：复杂背景下的绿叶片提取。

这是代码全自动处理的结果，去除了杂草和背景，得到了叶片图。也算是小有成就。
于是我兴高采烈的拿着这个给我的导师看，她自然很高兴，说我动手能力很好，可是很快又来了一个问题，她说这个别人做了很多了，你想发论文很难。。

看了很多图像处理的论文，我发现确实有这个问题，很难创新，而应用也太普遍了，碰巧实验室有一个学长用的是深度学习做的图像处理，于是我和他探讨了一下，最终得出结论，图像处理可以学，日后薪资也不低，但是我没兴趣。于是我开始转投于三维点云的学习。
上招聘网站看了一下三维点云相关工作的薪资和要求，以下几点是普遍的：
1.熟练掌握c++、python。
2.熟悉pcl库。
3.了解opencv
4.掌握深度学习，掌握一个或多个框架，如tensorflow等。

如果以上都熟练的掌握了，并且能熟练地运用到具体项目上，那么薪资至少都在***20+***。
于是本垃圾屁颠屁颠的故技重施：“知网大法“，一搜全是深度学习在点云的应用，我心里想 这可能是这几年主流用深度学习进行点云处理，还看到了什么配准、重建、去噪。。。。。反正是不懂，那也没关系，工资待遇在这，学嘛！！！！！！！ c++看起来，pcl学起来，学就完事了。

以后就在这里分享学习pcl还有点云相关遇到的问题，希望和大家一起进步~