Как расширить и углубить базовый набор навыков для обработки изображений / видео?


9

Я не посещал занятия по обработке изображений, но изучал этот предмет на основе лекционных заметок и важных книг за последние три месяца. Итак, на данный момент, я хотел бы улучшить свои навыки обработки изображений. Конечно, я много занимаюсь обработкой изображений, но работа кажется очень похожей.

Как программист, я многому научился у лучших программистов или подобных им, где вы можете соревноваться друг с другом за лучшее программирование. Есть ли какой-нибудь веб-сайт, с которым я могу бороться за сложные проблемы обработки изображений?


Попробуйте ответить на вопросы на этом сайте, как dsp.stackexchange.com/q/374/29
эндолиты

То, что я написал блок текста, не означает, что я все еще не заинтересован в подходах других людей к (само) обучению обработке изображений :) Не могли бы вы отредактировать и перефразировать ваш вопрос так, чтобы он был более общие и попросите общие советы и подходы и справочные материалы, чтобы начать изучение обработки изображений, начиная от увлечения хобби до более серьезного интереса в этой области? Думаю, было бы неплохо собрать все это в одном месте. А также, было бы неплохо, если бы вы добавили данные о материалах, которые вы использовали в вопросе.
Пенелопа

Ответы:


15

Я надеюсь, что вы понимаете (из формы вашего вопроса, я думаю, что вы понимаете), что три месяца чтения об этом на самом деле не делают вас экспертом по обработке изображений.

Я знаком с topcoder , но хотя сложность проблем и подходов, которые вам нужно было использовать, может быть схожа с трудностями проблем обработки изображений, для разработки пригодного к использованию приложения обработки изображений: проводите исследования по конкретным проблемам, воплощайте свои выводы и новые идеи Протестируйте его, чтобы получить достоверные результаты, вам понадобится гораздо больше, чем пара часов (или даже неделя, как на матч марафона topcoder).

Если вы хотите просто узнать больше об основных инструментах обработки изображений, я предлагаю вам:

  • возьмите всю свою литературу, откройте случайную страницу и изучите и реализуйте концепцию, объясненную там
  • возьмите библиотеку компьютерного зрения, такую ​​как OpenCV , или работайте в Matlab , возьмите несколько изображений и попробуйте использовать и отображать на них различные методы обработки изображений (от простой морфологии до более сложных вещей, таких как обнаружение линий Хафа). Попробуйте прогнозировать результаты, графически отображать их и понимать, что вы получаете.

Если вас интересует конкретная проблема в обработке изображений (например, я сейчас занимаюсь поиском изображений на основе контента - CBIR - и под этим я подразумеваю почти последние 5 месяцев), и вы хотите стать лучше в этой конкретной теме, тогда мой совет будет что-то вроде:

  • поиск Google ученый, база данных статьи Mendeley, IEEEXplore для соответствующих работ на эту тему
  • скачайте слишком много статей, может быть, 3-5, столько, сколько вы готовы прочитать. Обезжиренная абстрактный , intruduction и вывод разделы и фильтр из статей , что звук соответствующих и интересных. Отдайте приоритет текущим (недавним) статьям, а также статьям с текущими ссылками.
  • прочитайте все это. Читайте самые важные из них не раз. Предполагается, что тот, который станет основой вашей работы, будет иметь поля, заполненные вашими каракулями, и к концу пятого прочтения будет выглядеть по крайней мере немного испорченным.
  • реализовать это. Перейдите от простой, простой реализации к оптимизированной реализации.
  • перед тем, как начать, убедитесь, что у вас есть набор данных для тестирования. Тестирование не имеет значения, если оно не выполняется на достаточно большом наборе данных. В некоторых работах упоминаются наборы данных, которые они используют, или их наборы данных можно найти на дочерних университетских веб-сайтах.
  • Существуют общедоступные наборы данных (например, этот для классификации объектов ), которые также организуют ежегодные испытания, где вы можете проверить свои новые идеи в сравнении с новыми идеями многих людей (но это намного больше, чем в topcoder: D)
  • если вы получите приличные результаты, это хорошо. Если вы получаете лучшие результаты, чем современные, используя некоторые из ваших новых идей, перепроверьте их. Затем трижды проверьте их. А потом опубликуйте модную статью;)

Я уверен, что вы можете найти что-то среднее между просто изучением чего-то об обработке изображений просто для удовольствия и проведением исследования в реальном времени из того, что я написал ... На самом деле, вот идея: торчать здесь и пытаться понять и помочь решить проблемы других людей! Все они нуждаются в шагах исследования-размышления-применения, они просто варьируются в зависимости от глубины необходимых шагов;) В любом случае, я надеюсь, это поможет.


Спасибо за Ваш ответ. Конечно, я не претендую на звание эксперта или чего-то в этом роде. Я просто пытаюсь улучшить себя в этой области.
Тэ Сон Шин

@ Давид Я не обвиняю тебя ни в чём (но, пожалуйста, скажи мне, что иногда я так схожу с места). Я занимаюсь компьютерным зрением и обработкой изображений уже почти 3 года (бакалавр и магистр), и я не считаю себя близким к эксперту;) Я не знал, насколько серьезно вы хотели в него разобраться, поэтому мой ответ включал все. ... но, к сожалению, я не думаю, что вы сможете добиться хороших результатов в этой области, не уделяя (большую часть) своего времени этому. Это большая область, вы можете изучить основы, но действительно крутые, новые вещи, которые постоянно разрабатываются, требуют серьезного исследования. ИМО по крайней мере ...
Пенелопа

1
Вот какой-то ответ !!!
пуховик

4
Это отличный ответ. Для обработки изображений требуются годы и годы целенаправленных исследований на фоне хорошего фона. Это область инженерии, и совсем не то же самое, что сидеть и изучать новый язык программирования, который вы можете сделать очень хорошо за максимум год.
Фонон
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.