L3“钢管识别”细节讲解集成调优

    算法设计是典型的经验工程，不仅需要工程师对问题本身有准确的认识、对函数库工具有熟练掌握，而且需要在算法实现过程中摸索出调优套路。这个道理和“如何写优秀的代码”是一样的，我认为最好的方法就是去学习成功的经验、在模仿的基础上进行扬弃。现实的需求是多种多样的、工具本身也在不断变换，唯有分析问题的思路和解决问题的信心毅力，是可以通过不断的项目实践进行积累的。

    由于工作等原因，我较为独立地接触、解决过一些问题，也重复认识到算法设计是一个复杂过程，想通过一个现成函数就解决问题基本是不可能的。在探索的过程中，基础的方法是高中物理中学到的“控制变量法”，也就是逐步量化重点，最终通过搭建PiPline接近目标。这个过程反反复复，甚至若干时间之后重新回顾代码，发现之前的步骤中有许多可以优化的地方，应该可以做到更好。

    本门课程，就是我回顾过往代码的一类成果。这一次，我选择“钢管识别”“血管识别”和“毛发识别”3个识别算法来进行讲述。从名字上很容易看出，这三个都是识别算法，目的都是计数和测量，只是解决的对象不一样，这就为我们课程内容提供了较大空间。需要注意的是，由于采集硬件等条件不同，这里的专用算法一般不能直接复用，但是这并不妨碍我们课程的重点，那就是通过对过往算法的重现，分享我对专用算法设计实现的心路过程，从而帮助你设计出解决自己问题的算法。由于个人见识和经验有限，课程中肯定存在错误和偏驳，希望能够以批判的眼观看待，最后期待你的关注。