Я участвую в личном проекте, который потребует довольно обширных знаний об обнаружении краев и сегментации изображений/распознавании объектов.
Я знаю важность планирования/понимания перед написанием кода и с учетом этого, что лучше всего начать, чтобы узнать об этих областях вычислений? Я идеально ищут онлайн-статьи/документы.
Спасибо
Я нашел сериал Кристианом Граусом в Code Project полезным:
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 1 - Фильтры на пикселях
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 2 - Фильтры свертки
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 3 - Фильтры обнаружения края
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 4 - Билинейные фильтры и изменение размера
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 5 - Фильтры смещения, включая вихрь
Обработка изображений для чайников с помощью С# и GDI + Часть 6 - Цветовое пространство HSL
Я бы посоветовал искать хорошие слайды для просмотра <вид > , такие как Stanford one:
В целом я нахожу интересные материалы по сайтам университетов Google для презентаций PowerPoint по любому предмету: сайт компьютерного зрения: edu filetype: ppt
Вы, вероятно, захотите широко использовать OpenCv: http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome
Многие из алгоритмов, которые вам нужны, уже реализованы в OpenCv. Таким образом, ваш первый приоритет должен состоять в том, чтобы как можно больше узнать о компьютерном видении, возможно, из книг по теме, а не онлайн-ресурсов. Вы обнаружите, что онлайн-ресурсы - отличные места для проверки на передний край исследования или чрезвычайно основанные методы, промежуточный вводный материал, который очень нужен, обычно отсутствует.
Я сделал некоторое базовое обнаружение края для проекта uni некоторое время назад. Алгоритмы, которые я прототипировал, были Лапласом и Собелем.
Это страница, которая доставила мне большую часть информации, которая мне нужна для реализации алгоритма:
http://www.pages.drexel.edu/~weg22/edge.html
У меня есть исходный код на С++, который может быть немного страшным с того дня, когда вы заинтересованы.