模式識別研究生：三維點云從零開始學習
#模式識別 三維點云
這是我第一篇博客，想記錄下自己的學習探索的程序，一點點將其記錄下來，應該會有助于更加系統的學習知識，
本人本科學的專業是電氣工程以及自動化，奈何學的不夠扎實，應聘了幾個硬體工程師崗位，都不是太理想，于是乎決定考個研，再來三年時間想一想學一學以后該找什么作業，
現在的專業是控制科學與工程，考慮到現在工科也需要很扎實的編程本領，不然找作業到處碰壁，索性開始學習編程吧，然后就跟著導師研究模式識別，
導師給了我兩個專案，一個圖片處理的，一個三維點云處理的，讓我一個暑假的時間學習學習，好知道自己對哪一個更感興趣， 啊啊啊啊，我就是個辣雞啊，代碼看不懂，濾波、去噪、配準、重建、深度學習都是一竅不通啊，我要怎么學，我該從哪里入手，又不敢問導師，只能自己硬著頭皮搞，
第一步：利用本科畢業設計學到的“知網大法”，天花亂墜的知識以及各種各樣的專業術語席卷而來，“sobel算子、超綠、閾值、大津法、CNN深度網路”，，，，，看到的每一個會的，當場開始懷疑人生，但是我還是硬著頭皮開始一個個學習，看一篇期刊，然后把里面提到的知識點在瀏覽器里搜一搜，找找代碼，代碼看不懂，學！！又花了兩天的時間把C++的基礎知識補了一遍，從變數到指標再到各種結構體，做到了一個大概的了解后，開始啃代碼，這樣的日子大概半個月，每次都把學到的代碼保存下來，以供下次直接用，
雖然還不能立馬就能自己寫出一個完整的代碼，但是在我的組合下，也完成了一個影像處理的小專案：復雜背景下的綠葉片提取，
這是代碼全自動處理的結果，去除了雜草和背景，得到了葉片圖，也算是小有成就，
于是我興高采烈的拿著這個給我的導師看，她自然很高興，說我動手能力很好，可是很快又來了一個問題，她說這個別人做了很多了，你想發論文很難，，
看了很多影像處理的論文，我發現確實有這個問題，很難創新，而應用也太普遍了，碰巧實驗室有一個學長用的是深度學習做的影像處理，于是我和他探討了一下，最終得出結論，影像處理可以學，日后薪資也不低，但是我沒興趣，于是我開始轉投于三維點云的學習，
上招聘網站看了一下三維點云相關作業的薪資和要求，以下幾點是普遍的：
1.熟練掌握c++、python，
2.熟悉pcl庫，
3.了解opencv
4.掌握深度學習，掌握一個或多個框架，如tensorflow等，
如果以上都熟練的掌握了，并且能熟練地運用到具體專案上，那么薪資至少都在***20+***，
于是本垃圾屁顛屁顛的故技重施：“知網大法“，一搜全是深度學習在點云的應用，我心里想 這可能是這幾年主流用深度學習進行點云處理，還看到了什么配準、重建、去噪，，，，，反正是不懂，那也沒關系，工資待遇在這，學嘛！！！！！！！ c++看起來，pcl學起來，學就完事了，
以后就在這里分享學習pcl還有點云相關遇到的問題，希望和大家一起進步~
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