说在入队之前：
学习是一个长期积累的过程，不是一蹴而就的，视觉算法组的学习亦是如此。今后在机器人队的时间里，各位将会学习到很多有用的知识与技能，希望各位能够认真学习，坚持积累。切记不可心急，要戒骄戒躁，扎实的基础对你今后肯定会有很大的帮助；亦不可闭门造车，独来独往。多与身边的同学交流，定会茅塞顿开，受益匪浅。
——算法组师兄们
基础篇
一、编程语言C++
野狼队视觉算法组目前使用的主要语言是 C++，同时也需要具备一定的 C 语言基础。
推荐使用电子工业出版社《C++ 程序设计基础》，也可以选择《C++ Primer Plus》。
推荐学习链接：
对于C++基础部分书本学习和视频学习都有很好的效果，但是最重要的不仅仅是去阅读大量书籍或者去刷很多很多视频，而是自己动手实践。实实在在的去实现这一部分的功能。
推荐学习书籍：
扩展：
对于 C++ 语言本身，在开始进阶学习前，需要对 RAII，SFINAE 和 TEMPLATE 的有一个准确的理解。这里的进阶有两个方面，一个是在以他们为下基准进行上层构建，而另一个是以他们为上层基准探究他们的下层原理。
对于前者，标准库在学习中扮演着一个十分重要的角色，基础的东西再提一遍：
C++参考手册
另外一个就是工程思想，他们在开源项目中是如何发挥作用的，有时间不妨看看源码：
OpenCV源码
对于后者，学习的方面相对零散，以及需要一些计算机基础知识，总的来说是去理解这个语言设计者的核心思想，以及它在成长过程中遇到的一些问题，我提供不了什么好的建议，如果有，那请多看看 CppCon。
二、编程语言Python
我们之后的开发过程也会有一定的需求，建议先进行一定的了解。
推荐使用中国工信出版集团《Python编程从入门到实践》
这本书适合纯小白阅读，它不要求你有任何Python编程经验，甚至不要求你有编程经验。读者只需基础的英语和数学水平就能读懂本书中的示例代码。
该书第一章为了解和介绍python，而第2~9章能够学到数据类型、类等等一系列python的最基础语言。书本后面做小游戏可用以扩展练习和锻炼逻辑。
推荐学习链接：
扩展：
Python与其他语言相比更容易学习，原因是因为它有很庞大的第三方库。
【库：可以视作为是别人提供给你的一种工具，你使用它的成本仅仅只有一点下载的时间和阅读库说明书(文档)的精力】
以下是比较容易理解且大多数时间都能使用到的库，附部分学习链接
- matplotlib——Python 的 2D绘图库
- pymysql——Python操作MySQL数据库
三、数据结构
在解决实际问题时，我们一般需要考虑两个问题：
- 要怎么把数据合理有效地存储在计算机中。
- 要想什么策略来解决这个问题。
前者我们称之为数据结构，后者称之为算法。二者相辅相成，都不可或缺。
推荐学习链接：
推荐学习书籍：
学习路线：
四、操作系统Ubuntu
Ubuntu是一个基于Linux的、开源的操作系统。实验室要求使用的是ubuntu18.04版本。
推荐学习链接：
对操作系统感兴趣的同学可以通过下面的教程来安装Ubuntu系统。
双系统相比于虚拟机而言性能更好体验更加流程，虚拟机相比于双系统使用和安装更加的方便。
下面还有该系统的两个操作教程便于大家学习。
五、Git and GitHub
Git 是一个开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台。
使用Git，你可以看到你自己以及队友们每次修改的内容，出现问题时也可以退回到任意一次修改之前。并且代码会实时推送到云端服务器仓库中，就算你的电脑被队友砸了，代码也安然无恙。
Git 和 GitHub 的搭配使用可以非常有效地提高团队协作的工作效率。通过分支和主线的合并和分离，代码的迭代工作将会变得便捷容易。可以提前尝试使用 GitHub 托管自己的项目，学会 GitHub 的基本操作，正式加入后会有公用账号。
推荐学习链接：
这两个教程都是傻瓜式教程，非常适合新手去学习
学习方法：
学习这个最快的方法就是大胆的去操作。
六、编译调试工具
在Ubuntu系统中，各种环境则需要我们自己配置。为此，常见的编译器是GCC，常见的调试器是GDB。
推荐学习链接：
学习路线：
CMake 的名字是Cross platform Make的缩写，它是个一个开源且跨平台的构建系统，适合复杂的大型项目维护，主要用于产生标准的构建配置，如Unix的Makefile，Windows的workspaces。
CMake 官网提供了详细的文档和一系列的教程帮助你快速上手，对于初学者，建议先阅读教程
对于教程中存在疑惑或想深入学习的，再查阅它的相关文档。
有一点需要补充一下，为了确保你学到的东西是和当前标准是绝对一致和正确的，这里贴出的链接都是官方最新的英语文档，希望大家可以静下心来认真阅读。如果英语基础不好，建议借助翻译软件进行阅读，也是对自己能力的一种锻炼。
七、数学基础
在今后的学习中，数学知识将作为最重要的基础知识一直帮助你，一定要跟它搞好关系
进阶篇
一、OpenCV
OpenCV是开源的计算机视觉库。OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。它支持CUDA加速,随着时代的不断发展，OpenCV版本也会不断提高。
OpenCV是在Robomaster赛场上致胜的关键技术。有了它就相当于给机器人安装了一对眼睛。对打击敌人的起到了不可或缺的作用。
推荐学习链接：
推荐使用书籍：
毛星云《OpenCV3 编程入门》
清华大学出版社《学习 OpenCV3(中文版)》
学习路线：
需要学习关于OpenCV的基础知识，OpenCV的模块架构，图像存储容器，图像的读取与显示，视频加载与摄像头调用，图像变换，图像金字塔，图像直方图的绘制，图像的模板匹配，图像卷积，图像的边缘检测，腐蚀与膨胀，形状检测，图像分割，特征点检测与匹配，单目和双目视觉，光流法目标跟踪。
相关链接：
扩展：
电子工业出版社《数字图像处理》 ——冈萨雷斯
机械工业出版 《计算机视觉中的多视图几何》——Richard Hartley
二、成像基础
视觉视觉，顾名思义，人能用眼，机器人用摄像头。有了一双火眼金睛才能看见更丰富的信息。而判断“眼睛”的观察能力，则需要通过一些参数来进行判断：
以下是之后会运用到的一些基本知识，可以先进行了解。
推荐学习链接：
- 焦距
https://baike.baidu.com/item/焦距/1880759?fr=aladdin
https://en.wikipedia.org/wiki/Focal_length
- 曝光时间
https://baike.baidu.com/item/曝光时间/485425
https://en.wikipedia.org/wiki/Shutter_speed
- 像素
https://baike.baidu.com/item/像素/95084?fr=aladdin
https://zh.wikipedia.org/wiki/像素
扩展篇
一、神经网络
在学习一样事物的时候。先去想一想为什么要去学它，它能够做到什么，当你对它有个总体的概念性的了解之后，学习才不会彻底变成是一种煎熬痛苦的事。
推荐使用Pytorch或Tensorflow作为深度学习框架。如果你的笔记本电脑没有显卡，可以安装CPU版本。
推荐学习链接：
下面这两个链接可以让你快速的体验到深度学习
相关连接：
- Keras–Keras 是深度学习中常用的API
- 《Deep Learning》PDF
- yolov4–这是一个目标检测算法模板
二、ROS
ROS
ROS是用于编写机器人软件程序的一种具有高度灵活性的软件架构
在视觉组中，我们可将学习到的opencv、深度学习、强化学习放到ROS中，由master管理多个节点，输入输出标准化，实现过程自定义。
要想学习ros，这里推荐安装Ubuntu系统（最好不是虚拟机，因为有些程序在虚拟机跑不动）
推荐b站的《奥特学园》，它是以视频+文档+实操演示的学习视频非常利于新手上路。
喜欢书籍更系统化的学习推荐乌龟书。
推荐学习链接：
学习路线：
万事万物都有属于自己的韵律和节奏，希望大家能在大学四年的时间内无时无刻地给自己充能哦~
最后：
欢迎大家加入视觉算法组
<(￣︶￣)↗[GO!]