靠OpenCV吃饭的图像演算法工程师在深度学习的冲击下冲击下还有活路吗？ 泻药，「靠OpenCV吃饭的图像演算法工程师在深度学习的冲击下冲击下还有活路吗？」
盘柼幚碇R都不具备 靠深度学习直接上手。。。。。。冲击了我们这些靠传统cv起家的 是不是活路真的越来越窄了。。。。
你说的深度学习，opencv都是工具。工具是你去掘金的工具，至于去哪里掘金怎么去掘金是要靠经验以及对于场景的理解。有些场景在效率等问题的兼顾下深度学习反而是拖后腿的。你也会发现现在很多paper的创新点都是在传统cv方法上进行挖掘。所以学好传统cv很重要。
冲击肯定是有的，但是真正的替代是，他们不仅学了深度学习，还学了传统CV，掌握了你掌握的知识，那时候就彻底要被淘汰了。所以你赶紧也学一学深度学习，只要你学的比他们快，那就能替代他们。
opencv也有深度学习，还有，啥是不能学的？
泻药，「靠OpenCV吃饭的图像演算法工程师在深度学习的冲击下冲击下还有活路吗？」
深度学习能做的事情其实并不多，如果你说冲击svm之类的传统分类器，这确实会有影响。但是视觉应用这只是很小一部分。比如精确视觉测量，这个用深度学习现在无解。而且即便用深度学习做分类器也一样需要预处理后处理，你的opencv应然有用武之地。最后现在的opencv自带深度学习部分。所以深度学习也是opencv的一部分，你也可以在opencv中直接用。
能学会OpenCV，说明基础过硬。
为了迎合时代的浪潮，未尝不能去学一些深度学习的演算法。
可以先从基础、通用的演算法学起，例如卷积神经网路、残差网路、残差收缩网路等。
opencv也有深度学习啊，他们能学你也能学啊
会openCV远远不够的，应届生都不够，至少要会tf，pytorch等框架，熟悉深度学习比如分割，检测，人脸，等前沿热点技术，熟悉C++多线程，CUDA编程，熟悉模型压缩，模型部署等方向，并且能快速露出剑指offer，leetcode中等难度代码，还得有几篇EI图像会议论文防身，才行！！！
自己不跟上技术迭代，不要埋怨，哪个技术不发展，原地吗？open cv貌似也到4.1.1了吧
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