加入RoboMaster视觉/算法组必看/你的最后一本计算机视觉入门书在今天完成了基本的编写工作。全书共三十五万六千零四字，相当于一本长篇小说。导出成PDF后共327页，光是目录就有5面！教程旁征博引，提供了大量的外链为读者将其他的优质教程和内容一网打尽。对于每个知识点的介绍，都先提供直观的认识，然后根据需要进行公式推导和更新。
教程内容涵括了计算机视觉的基础内容，包括图像处理、基于DNN的目标检测、目标跟踪、图像特征匹配（特征点检测/特征描述子/特征点匹配）、3D视觉基础等。同时介绍了几种常用的相机和传感器、LiDAR等，还推荐了一些边缘运算平台。在最后还给出了计算机视觉/机器人工程的学习路线和知识导图。
如果你打算参加RoboMaster机甲大师赛，这篇教程更是你的不二之选，第六章详细介绍了当前比赛中应用的算法实践。即使不打算参加也没关系，第三、四、五、七章都是纯理论和算法的介绍，不管你是纯小白还是已经有一定的基础，相信你看完之后一定会有所收获！具体的阅读顺序和使用方法，看摘要就知道了（文末有摘要）。
样张可见我之前发布的专栏：
了解CV和RoboMaster视觉组_HNU跃鹿战队的博客-CSDN博客
本教程暂时通过Github管理，后续可能转移到Gitbook或笔者的github.io中（正在搭建），仓库戳这里：
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建议使用支持latex engine的markdown编辑器/阅读器阅读本文。教程内部包含一些动图，在PDF下可能无法显示。
PDF也可以在这里下载：
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下面展示一下摘要：
摘要
在阅读本文之前，你需要有计算机科学的基本知识并至少掌握一门编程语言，同时对 robomaster比赛规则和过程有大致的了解。
若你是计算机视觉的初学者，并不打算/已经过了参加 RM的年纪，请跳过第二、第六部分。
若只是希望知道视觉组的基本工作，仅需要阅读第二部分、第五部分的第零节以及第八部分。
而你是/打算称为一名RMer，通篇阅读即可。
笔者希望在这篇文章中向大家介绍视觉组的工作的基本概况和进入视觉组需要学习的知识，面向的对象为热爱机器人的朋友、战队中的其他技术组或准备进入视觉组的同学。本文会尽量广泛、全面地向你介绍视觉组的方方面面，同时可能涉及一些技术细节， 提供尽可能直观的认识和必要的公式推导，但又不涉及过多深奥的数学知识，让其他技术组也能够了解机器人视觉模块的运行机制，以便更好地协作开发，防止出现各自为战的境况。 同时让新人能更快地接触这些知识，明白视觉软件开发的过程，减少踩坑的次数。本文 不提供算法对应的代码，即没有 手把手的实践环节。我们力求帮助你尽快扩展视觉开发、机器人开发所需的知识面。因此，看完本教程并不意味着你已经掌握了所有知识，当且仅当你成功把所学应用到实际之中，才可谓成功。
本文提供了大量的优质教程的链接，避免重复劳动，并给予读者更多选择。若已有外部优质资源，这里将给出链接并以综述或总览的形式进行介绍。
最后也是记录一下笔者一年多来的成长，算是给自己的一个交待。限于笔者的水平，文中难免出现错误和理解不当之处（小孩子不懂事写着玩的），恳请读者指出错误，多多包涵。可以直接提交issues或者pr、通过邮箱或qq联系我！
- 计算机视觉(computer vision)无疑是当今AI界最火热的研究领域之一，和自然语言处理、强化学习并称三架马车。自然而然，在RoboMaster的赛场，视觉的软硬件开发也占有一席之地，视觉组便和其他技术组一样应运而生了。
- 视觉组负责的机器人模块主要是传感器和数据处理，即通过对相机、激光雷达等传感器采集到的信息进行处理从而让机器人在一定程度上具有”视觉”或“知觉”功能。
- 在比赛中，视觉组能够让机器人自动识别地方装甲板，实现“自瞄外挂”；也能让操作手轻松地击打能量机关，使得全队获得增益；视觉组打造的感知系统更是哨兵机器人、自动步兵上的“大脑”，没有视觉组的工作，这些机器人就完全失去了在场上的作用；视觉组同时还全权负责雷达这个兵种，耳听八方眼观六路，可谓是战场指挥官。
在第二部分，主要介绍了视觉在每个兵种中的作用。
第三部分则是视觉组在开发时会使用到的软件，如Linux系统、一些IDE和小工具。随后将会简述视觉组会使用的硬件如相机、各种运算平台等。
在第五部分是本教程的重头戏，介绍了比赛中会用到的算法，第五部分几乎覆盖了计算机视觉的所有基础内容；紧接着在第六部分着重叙述比赛中对第五部分算法的工程应用，即如何让算法落地发挥作用。这两个部分占据了全篇3/4以上的篇幅。
第七部分简要说明了在视觉组需要的开发技能和知识，同时也代表着你能在视觉组学到什么东西。如果你刚入门，看完第二部分以后一定要先去第七部分的最后面看看视觉组的学习路线图和第九部分的常见Q&A！
第八部分讲了一些故事，关于视觉组同学的日常工作和任务安排，以及赛季的工作进程。
最后一个部分是笔者在视觉组学习一年以来的心得体会，和对新人上手视觉工作的一些建议。
！另外，在每个部分中都会穿插地介绍一些视觉组在这些方面会接触到的知识！