Я старший в колледже, который раньше не занимался обработкой изображений (за исключением некоторого базового сжатия изображений на смартфонах). Я начинаю исследовательский проект по машинному обучению в следующем семестре, который потребует некоторой биомедицинской обработки изображений. Какой лучший способ освоить основы обработки изображений примерно через два месяца? Или это непрактично?
У меня сложилось впечатление, что, как только я овладею основами, будет легче учиться на других ресурсах.
It's my impression that once I'm good with the basics learning more from other resources would be easier.Ну, это правда для всего.Ответы:
Я не думаю, что вы можете многому научиться за 2 месяца. Обработка изображений - это действительно обширная область, и чтобы стать лучше, вам понадобится как минимум несколько лет.
Некоторые из самых базовых вещей, которые вы можете сделать:
Кстати, я надеюсь, что ваша математика действительно хороша.
источник
Книги хороши, если вы уже что-то знаете. Но если вы только начинаете, реальный курс лучше. Для человеческого мозга легче чему-то научиться у другого человека, нежели из неодушевленной книги.
В любом случае, не всегда возможно пройти курс обучения в местном колледже, или, может быть, вы хотите получить наилучшее образование без необходимости платить за самое дорогое обучение.
Вот почему я люблю посещать курсы онлайн. Я предпочитаю американские колледжи, но лекция 1 Введение в цифровую обработку изображений тоже кажется хорошей.
К счастью, есть онлайн-курсы почти для всего, что связано с ИТ, и для большинства научных курсов: вам не нужно быть в MIT, чтобы получить образование в MIT, не платя ни цента. Это отличный способ улучшить свои навыки и, следовательно, вашу рыночную стоимость.
Не торопитесь, чтобы посмотреть здесь:
MIT OpenCourseWare
Columbia Interactive
Гарвардские онлайн курсы
YouTube
источник
Вы не можете научиться обработке изображений в течение двух месяцев. Пойдите, возьмите класс в отделе EE местного университета по цифровой обработке сигналов. Это обеспечит необходимый математический фон и, возможно, коснется также обработки изображений.
источник
Если искать основы, я учился через программы PBM / Netpbm . Это элементарный способ очень четко определить изображение произвольной глубины (в формате ASCII) и обрабатывать его не только с помощью предоставленных библиотек и утилит, но также вы можете очень легко обрабатывать его с помощью вашей любимой программы или оболочки.
Я даже использовал это в нескольких проектах в Uni, проводя дистанционное зондирование и калибровку этих растровых изображений. Мой код был не самым быстрым, но он работал правильно и запрограммировал все на AWK;) Суть в том, что когда вы понимаете свои данные, вы можете делать практически все. Может быть, хорошее начало там.
источник
Я начал с создания программы с нуля. Нет книг, классов или математики. Моя математика не выходит далеко за пределы базовой алгебры.
Я закончил тем, что сделал эффективный считыватель штрих-кода, который сдул коммерческие испытания, которые я проверял. Прыгай и делай это !!!
источник