- 计算机视觉SLAM可以说是现在和以后较长一段时间里都比较火的研究方向，总结一下工程师的技能要求。分为下面几方面内容：
- 基础知识学习要求
- 进步历程篇
看了较多的这类招聘，基本要求包括：
- 精通C/C++语言
- 熟练使用OpenCV、g2o、BA开源库
- 掌握SLAM、SFM等算法原理
- 具有较强的学习能力和实践能力，可以阅读计算机视觉顶级期刊论文并进行相关算法的移植
要求更高一点的是：
- 发表过CVPR/ECCV/ICCV等顶会的论文
- 熟悉高性能加速工具GPGPU、CUDA
结合招聘的要求和相关博客内容以及自己的经验（菜逼的我，还是有点经验的;)），整理一些这方面的内容，希望对网友有所帮助。
学习要求
技能：
【熟练使用C和C++】
- 《21天学通C++》
- 《Effective C++》
【熟悉常用的opencv，等库】
- 《opencv 3入门》
- 《学习 opencv》
【熟悉linux下编程】
- 熟悉cmake编程
- 熟悉Kdevelop 以及调试
- 熟练使用VIM编辑器
- 熟练markdown文档编写
【QT下的编程】
- 熟悉QT软件以及基本的语法功能
【熟悉常见的slam框架】
- 跟着高翔的14讲走就行
【机器学习数学知识】
- 高数，矩阵分析，概率论
【基本的数据结构与算法】
- 《数据结构，邓俊辉》
- 《算法竞赛入门》睡觉
【熟悉模式识别，多视图几何，计算机视觉等理论知识】
- 《计算机视觉》
- 《多视图几何》某几章
- 《模式识别》
项目经历：
- 【C++ demo】雷霆战机C++与QT实现
- 【opencv demo】
- 【slam easy demo】
进步历程
基础篇
- 《21天学通 C++ 》
- 《数据结构（C++ 语言版）》
- 《Effective C++ 》
- 《算法竞赛入门》
- 高数/矩阵分析/概率论 课程
- 《线性估计》
- 《An Invitation to 3-D Vision》
技能篇
- 《视觉slam十四讲》
- 《OpenCV3 入门》
- 《学习 opencv》
- 专业知识背景
- 《计算机视觉》
- 《多视图几何》某几章
- 《模式识别》
- 《概率机器人学》
- 《Computer Vision Algorithms and Applications》
- 《Computer vision A modern approach 2nd》