Где новичок должен запустить с машинного зрения? [закрытый]
Требование не решит вашу проблему, так как это синхронный вызов. Есть несколько вариантов, и все они связаны с
- . Запросить модуль, который вам нужен.
- Ожидание обещания вернуть модуль
В ECMA Script поддерживается поддержка ленивых модулей загрузки с помощью SystemJS. Это, конечно, не поддерживается во всех браузерах, поэтому вы можете использовать JSPM или системную шину SystemJS.
7 ответов
Грязные руки! На каком языке вы программируете? Я бы порекомендовал взглянуть на OpenCV, библиотеку с открытым исходным кодом, которая поставляется с множеством функций, которые вы можете использовать для создания интересных систем. Он написан для C ++, но также имеет привязки для Python. Он поставляется со многими демонстрациями, которые вы можете сразу запустить и взломать.
Для полного обзора полевых книг лучший путь.
По любой конкретной теме, о которой вы хотите узнать больше, лучше всего использовать обзорные документы, найденные в Google Scholar.
Для самых последних исследований, посмотрите на документы из CVPR, которая является видением конференции:
Как и во всех других делах в школе ... начните с курса с большим количеством проектной работы. Исследуйте идеи и реализуйте алгоритмы в тех проектах, которые вам интересны. Википедия, как обычно, хороший ресурс для начинающих. Если вы хотите книги, самые популярные из них:
- http://www.amazon.com/Multiple-View-Geometry-Computer-Vision/dp/0521540518
- http://www.amazon.com/Computer-Vision-Approach-David-Forsyth/dp/0130851981/
- http: // research. microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/book/drafts/SzeliskiBook_20100423_draft.pdf
Но я бы посоветовал, прежде чем переходить к книгам, пройти курс / пройти некоторые курсы скользят в одном из десяти лучших университетов или через iTunesU.
- Должен иметь опыт работы с методами обработки сигналов - Преобразование - Фурье - Хаф и т. Д.
- Может использовать лучшую среду, такую как MATLAB, для обработки изображений
- Методы классификации шаблонов
- Нейронные сети - важный и широко используемый инструмент компьютерного зрения
Я обнаружил, что это руководство довольно хорошо знакомит новичков с компьютерным зрением, но для этого вам действительно понадобится MS. Отделы электротехники и компьютерной инженерии предлагают это в рамках программы цифровой обработки сигналов, из которой вы можете выбрать специализацию в области машинного зрения или цифровой обработки изображений (как бы они это ни называли).
Посмотрите эту книгу http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/book/ сейчас он находится в стадии бета-тестирования и доступен бесплатно. Ричард Селиски, автор, является известным исследователем в области компьютерного зрения. Он также стоит за проектом Photosynth.
Вам определенно нужен солидный математический фон: исчисление, линейная алгебра, обработка сигналов, вероятность и статистика.
Вам также необходимо понимать, какие конкретные проблемы изучает компьютерное зрение: распознавание изображения определенного объекта, распознавание общего класса объектов («автомобилей»), определение наличия объекта на изображении, определение местоположения объекта. в изображении, отслеживание движущихся объектов на видео, реконструкция трехмерного объекта или сцены из изображения или набора изображений и т. д.
Однажды один профессор сказал мне, как хорошо войти в новую область. Сходите в библиотеку, найдите основной журнал для этой области и начните читать отрывки к статьям, пока не поймете жаргон. В случае компьютерного зрения хорошими журналами для просмотра являются IEEE Transations of Pattern Analysis и Machine Intelligence, также известные как PAMI, и International Journal of Computer Vision (также известные как IJCV). Кстати, две основные конференции по компьютерному зрению - это CVPR (Международная конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов) и ICCV (Международная конференция по компьютерному зрению).
Темы, которые связаны со зрением или сильно пересекаются с ним, - это обработка изображений и машинное обучение.
Если в вашей школе есть курс компьютерного зрения, пройдите его. Купите несколько книг по упомянутым мною предметам. Если рядом с вашим домом проходит конференция по вопросам видения, прокрасьте туда и посмотрите на плакаты.
Да, и Matlab - отличная среда для игры с алгоритмами обработки изображений и машинного зрения.