我有稍微理解這兩個的差異性了雖然都是建立在machine learning 的架構下
但要解決的問題不一樣，machine vision比較偏向於aoi、產線或工業儀器的自動化，也有人稱智動化，還有case by case等
我想問這種工作對於向我這種：所學是純軟體或主要是利用machine learning來架構辨識系統，影像處理只有opencv程度的人適合嗎
因為我看到machine vision 這領域好像跟自控、機械、光電、硬體有相關，感覺像是需要全方位人才，以及需要強大影像演算法基礎
machine vision要處理的產線的問題偏沉悶錢也沒比較多，而machine vision主要處理人有關的問題
希望有大大可以為小弟指點一下:以第一份工作來說走machine vision這條路好，還是走專為解決日常問題的computer vision呢?哪個比較學的到東西呢?感激不盡
作者:
ldkrsi (衰神)
2017-12-01 01:41:00公司願意收你就去吧!?
作者:
senjor (哞哞)
2017-12-01 02:11:00你又不是一輩子只有一個技術，總是要學的，沒啥好怕的
作者:
backprog (back-propagation)
2017-12-01 04:40:00建立在machine learning 的架構下(X)跟著往machine learning 的流行走(O)
公司收就去，而且其實很多時候職缺名稱是人資開的，我主管寫英文，人資翻中文，要找我們team成員，所以還問我名稱怎麼翻...一個專案多半都會有各個不同環節，主要是公司規模，決定其他部分有多少工程師支援，有就額外的越少支援越少，自己就變得越全方位
作者: FrozenMoment 2017-12-01 07:57:00
推4樓
作者:
testPtt (測試)
2017-12-01 08:14:00只會用opencv lib跟懂opencv程式碼差很多喔
作者:
wxtn (不一樣的聲音)
2017-12-02 00:50:00推4樓XD 現在在做類似工作 其實還蠻重全方位性的