Ich habe versucht, Digital Image Processing von Gonzalez / Woods zu lesen, aber ich fand es schwierig zu verstehen / zu begreifen. Ich habe einen Fortgeschrittenen-Kurs in Computer Vision gemacht, der praxisorientierter ist und ich mache viele coole Sachen mit OpenCV, aber ich fühle mich immer noch in höheren Abstraktionen schwimmen und verstehe nicht die Grundlagen darunter.
Ich plane, während der Winterpause ein Buch über Computer Vision / Bildverarbeitung zu lesen, um mein Verständnis des Inhalts zu vertiefen, und würde mich über einige wichtige Vorschläge freuen.
Ich habe Aufgaben wie - Kamerakalibrierung, Bildtransformationen, Zusammenfügen von Bildern in Panoramen, Haar-Klassifikation.
Sie sollten sich wahrscheinlich Szeliskis Buch anschauen
Hartley und Zisserman Buch ist auch ausgezeichnet.
Gonzales und Wälder (oder Wintz zu meiner Zeit) ist eine sehr gute Einführung.
Es gibt eine besser lesbare, aber weniger prägnante Einführung - Bildverarbeitungs-Analyse-Machine-Vision
Und da Sie mit opencv arbeiten, können Sie schlechteres tun, als das opencv-Buch
zu lesenSchauen Sie sich dieses Buch an. Es ist ziemlich schwer (und teuer!), Aber es deckt viele Themen ab, und jedes Kapitel wird von einer anderen Person verfasst, die in dem entsprechenden Bereich kompetent ist. Wenn die Kosten ein riesiges Problem sind, habe ich Nachdrucke aus Taiwan gesehen, die für einen Bruchteil des ursprünglichen Preises legitim erscheinen (sie sind jedoch Softcover und die Druckqualität ist offensichtlich nicht so gut).
Wohlgemerkt, ich habe sowohl Das Handbuch als auch Gonzalez & amp; Woods , und ich habe festgestellt, dass Gonzalez in den Anfangsphasen leichter zu verdauen ist. Anstatt nur zu lesen, ist es definitiv empfehlenswert, alle Beispiele, die sie geben, zu reproduzieren und am Ende jedes Kapitels einen ehrlichen Versuch zu machen. Das Handbuch ist gut für die Berichterstattung, aber es fehlen Übungen.
Schließlich hängt Ihre Wahl von muss wirklich davon ab, in welche bestimmte Richtung Sie arbeiten wollen. Das Grundwissen (z. B. räumliche und Frequenzdomänenfilterung) existiert seit Anbeginn das Feld (Anfang 60er Jahre) und wird von den meisten Texten meist recht gut abgedeckt. Wenn Sie etwas über neuere Anwendungen erfahren möchten, müssen Sie etwas genauer sein (oder gehen Sie zu Das Handbuch , da es versucht, alles zu bedecken).
Für zeitgenössische Leser, die diese Frage betrachten, ist ein herausragender Text Prince's Computer Vision: Modelle, Lernen und Inferenz . Das PDF ist kostenlos auf dieser Website verfügbar.
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