Лучшие статьи, чтобы начать изучать обнаружение границ/распознавание изображений

Question

Я участвую в личном проекте, который потребует довольно обширных знаний о 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 ищу онлайн-статьи/документы.

Благодаря

Answer 1

Я нашел ряд Кристианом Graus по проекту кодекса, чтобы быть полезным:

Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 1 - Per Pixel Filters
Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 2 - Convolution Filters
Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 3 - Edge Detection Filters
Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 4 - Bilinear Filters and Resizing
Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 5 - Displacement filters, including swirl
Image Processing for Dummies with C# and GDI+ Part 6 - The HSL color space

Answer 2

Я сделал некоторое базовое обнаружение края для проекта uni некоторое время назад. Алгоритмы, которые я прототипировал, были Лапласом и Собелем.

Это страница, которая получила меня большую часть информации мне нужно реализовать алгоритм:

http://www.pages.drexel.edu/~weg22/edge.html

У меня есть C++ исходного кода, который может быть немного страшно от обратно в тот же день, если вы заинтересованы.

Answer 3

Я хотел бы предложить ищу хорошие компьютерного зрения конечно горки, такие как эти Stanford one:

• для края обнаружения ЗАКАНЧИВАТЬ lecture 3: Features and Linear Filters и lecture 5: Advanced Image Features (ppt)
• для передовых методов сегментации проверить lecture 12: Segmentation (ppt) (возможно, слишком продвинутый, если вы новичок в компьютерном зрении)

В целом я нахожу интересные материалы прибегая к помощи университетских сайтов для Powerpoint презентации на любой данной теме: computer vision site:edu filetype:ppt

Answer 4

Вы, вероятно, хотите, чтобы широко использовать OpenCV: http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome

Многие из алгоритмов, которые вам нужны, уже реализованный 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.