С чего мне начать изучение обработки изображений и распознавания объектов?[закрыто]

Question

Я заинтересован в написании некоторого базового компьютеризированного приложения для распознавания объектов, поэтому я полагаю, что мне нужны некоторые теоретические знания в области алгоритмов обработки изображений, а также некоторый искусственный интеллект для принятия решений.

Я выпускник факультета компьютерных наук, и однажды я планирую получить степень магистра, надеюсь, в одной из этих областей.В то же время я хотел бы получить преимущество и заняться некоторым самообучением.

Итак, мой вопрос в том, с чего мне начать?Я был бы признателен за стрелку в правильном направлении, несколько ссылок, если возможно.

Answer 1

Возможно, вы захотите ознакомиться с ответами на эти похожие вопросы:

• Язык / среда обработки изображений

Answer 2

Возможно, взгляните на: OpenCV . Действительно хорошая библиотека для обработки изображений, и когда вы узнаете, что использовать для каких целей, вы можете взглянуть «под капот», чтобы узнать, как она работает:)

Answer 3

Добро пожаловать в увлекательный мир компьютерного зрения, в котором вы в основном работаете с изображениями с помощью алгоритмов искусственного интеллекта для распознавания / отслеживания / сегментации и т. д. Не будучи исчерпывающим, все дело в получении изображений, обработке изображений, сегментации изображений , распознавание изображений.

Самый простой способ начать - это, вероятно, OpenCV. Однако в большинстве приложений использование OpenCV, вероятно, является излишним, так как начинать с нуля не так уж и сложно. После того, как вы закончили загрузку изображения (вы, вероятно, захотите рассмотреть BMP как самый простой для анализа) компонент, вы можете реализовать множество основных алгоритмов обработки изображений, если бы у вас была только математическая формула. Есть и другие библиотеки, которые вы, вероятно, можете попробовать, например Torchvision, AForge (.NET) - хороший выбор.

Когда дело доходит до ИИ, здесь все становится интересным. Возможно, вы захотите использовать SVM там, где есть библиотека, которую вы можете использовать, например, libsvm, SVMlight и т. д.

Answer 4

Если вы заинтересованы в книгах, я бы порекомендовал вам "Введение в обработку и анализ изображений". Джон Расс на начальном уровне. Я также использовал ImageJ как хорошее бесплатное приложение для анализа изображений, которое хорошо подходит для создания прототипов и тестирования. Как уже говорили другие, библиотеку OpenCV тоже стоит посмотреть.

Answer 5

Я написал несколько учебных пособий по обработке изображений / компьютерному зрению в OpenCV с бесплатным исходным кодом, поэтому вы можете обратиться к некоторым из них, чтобы помочь начать: http://www.shervinemami.co.cc/openCV.html

Answer 6

Хорошие ответы. Я надеюсь, что вы не математика. Моя любимая техника в эти дни - цепь Маркова-Монте-Карло (Google Spiegelhalter). Распознавание - это проблема оптимизации, а MCMC - это общий способ их обработки с помощью байесовского вывода.

Answer 7

.NET SDK с открытым исходным кодом, реализованный в C # & amp; C ++ был недавно выпущен Microsoft с некоторыми очень элементарными интерфейсами веб-камеры и анализа изображений. Возможно, стоит попробовать просмотреть чрезвычайно хорошо документированный код Просто чтобы начать.