इमेज प्रोसेसिंग सीखने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? [बन्द है]


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मैं कॉलेज में एक वरिष्ठ हूँ, जिसने पहले इमेज प्रोसेसिंग नहीं की है (स्मार्टफ़ोन पर कुछ मूल छवि संपीड़न को छोड़कर)। मैं अगले सेमेस्टर में मशीन लर्निंग पर एक रिसर्च प्रोजेक्ट शुरू कर रहा हूं, जिसमें कुछ बायोमेडिकल इमेज प्रोसेसिंग की आवश्यकता होगी। लगभग दो महीनों में छवि प्रसंस्करण की मूल बातें के साथ गति प्राप्त करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? या यह अव्यवहारिक है?

यह मेरी धारणा है कि एक बार मैं अन्य संसाधनों से अधिक सीखने वाली मूल बातें के साथ अच्छा हो जाऊंगा।


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It's my impression that once I'm good with the basics learning more from other resources would be easier.खैर यह सब कुछ सच है।
यानिस y १०'११ को .:०४

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आपका गणित किस स्तर का है?
जे.के.

यदि आप इसे वहन कर सकते हैं, तो इमेज प्रोसेसिंग टूलबॉक्स के साथ MATLAB और MATLAB का उपयोग करके डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग की एक प्रति प्राप्त करें । वे बहुत महंगे हैं, लेकिन इसके लायक हैं।
जूनस पुलका

यह काफी विस्तृत क्षेत्र है। आपको किस चीज में सबसे ज्यादा दिलचस्पी है? वैसे भी, Google आपका मित्र है, यहाँ एक शुरुआती बिंदु है जो आशाजनक लगता है: आर्काइव.ओआरजी / ईमेल / व्याख्यान_ऑन_इमेज_प्रोसेसिंग । संकेत और छवि प्रसंस्करण पर एमआईटी और स्टैनफोर्ड व्याख्यान भी हैं।
गाइ सीरटन

अगर मैं तुम होते तो मैं मैट्रिसेस के बारे में कुछ और सीखने में समय
लगाता

जवाबों:


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मुझे नहीं लगता कि आप 2 महीने में बहुत कुछ सीख सकते हैं। छवि प्रसंस्करण वास्तव में व्यापक क्षेत्र है, और इसमें बेहतर होने के लिए आपको कम से कम कई वर्षों की आवश्यकता होगी।

कुछ मूल बातें आप कर सकते हैं:

  • 2d फ़िल्टर पर नज़र डालें (या बेहतर अभी तक 2d छवि फ़िल्टरिंग का वर्णन करने वाली पुस्तक ढूंढें)।
  • ऑक्टेव प्राप्त करें और कुछ फिल्टर के साथ खेलने की कोशिश करें। अपने दम पर छवियों को संसाधित करने का प्रयास करें
  • प्रसंस्करण समूह में शामिल हों , और Sci.image.processing समाचार समूह का पालन करें
  • opencv फ़िल्टर के साथ खेलने का प्रयास करें , हालाँकि मुझे लगता है कि यह एक उन्नत क्षेत्र है

वैसे, मुझे उम्मीद है कि आपका गणित वास्तव में अच्छा होगा।


मेरा गणित सभ्य है। इस उल्लेख की राशि से, मुझे लगता है कि यह वास्तव में भारी गणित है।
rdasxy

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यदि आप पहले से ही किसी चीज़ के बारे में जानकार हैं तो किताबें अच्छी हैं। लेकिन अगर आप अभी शुरू कर रहे हैं, तो एक वास्तविक पाठ्यक्रम बेहतर है। मानव मस्तिष्क के लिए, एक निर्जीव पुस्तक से, दूसरे व्यक्ति से कुछ सीखना आसान है।

किसी भी तरह से अपने स्थानीय कॉलेज में एक पाठ्यक्रम का पालन करना हमेशा संभव नहीं होता है, या शायद आप सबसे महंगी ट्यूशन के लिए भुगतान किए बिना सर्वोत्तम संभव शिक्षा प्राप्त करना चाहते हैं।

यही कारण है कि मुझे ऑनलाइन पाठ्यक्रमों का पालन करना पसंद है। मैं अमेरिकी कॉलेजों को पसंद करता हूं, लेकिन डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग का लेक्चर 1 परिचय अच्छा भी लगता है।

सौभाग्य से, आईटी में लगभग सभी चीजों के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं, और अधिकांश वैज्ञानिक पाठ्यक्रमों के लिए: आपको एक प्रतिशत का भुगतान किए बिना एमआईटी-ग्रेड शिक्षा प्राप्त करने के लिए एमआईटी में रहने की आवश्यकता नहीं है। यह आपके कौशल और इस प्रकार आपके बाजार मूल्य में सुधार करने का एक शानदार तरीका है।

अपना समय यहाँ देखो:


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आईटी में लगभग सब कुछ के लिए ऑनलाइन पाठ्यक्रम हैं, और अधिकांश कॉलेजों में वैज्ञानिक पाठ्यक्रमों के लिए ... आपको एमआईटी-ग्रेड शिक्षा प्राप्त करने के लिए एमआईटी में होने की आवश्यकता नहीं है ... मुफ्त में ... शानदार तरीका अपने कौशल और अपने वेतन में सुधार करें: डी
मस्करपोन

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यह एक सहायक सूची बिल्कुल भी नहीं है। ये सभी सामान्य ऑनलाइन विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों के लिए लिंक हैं।
stackoverflowuser2010

डाउनवॉट करने से पहले दो बार पढ़ें।
मस्करपोन

@MarkTrapp मुझे सबसे अधिक मददगार व्याख्यानों के लिए यूट्यूब लिंक मिला।
rdasxy

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आप दो महीनों में इमेज प्रोसेसिंग नहीं सीख सकते। डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग पर स्थानीय विश्वविद्यालय के ईई विभाग में क्लास लें। यह आवश्यक गणितीय पृष्ठभूमि प्रदान करेगा और शायद छवि प्रसंस्करण पर भी स्पर्श करेगा।


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यदि मूल बातें खोज रहे हैं, तो मैंने पीबीएम / नेटपबम कार्यक्रमों के माध्यम से सीखा । यह एक स्पष्ट रूप से एक मनमाने ढंग से गहराई वाली छवि (एएससीआईआई प्रारूप में) को परिभाषित करने का तरीका है और न केवल उपलब्ध पुस्तकालयों और उपयोगिताओं के साथ प्रक्रिया करता है, बल्कि आप अपने पसंदीदा कार्यक्रम या शेल के साथ बहुत आसानी से प्रक्रिया कर सकते हैं।

मैं भी Uni पर कई परियोजनाओं के दौरान इसका इस्तेमाल रिमोट सेंसिंग और इन रेखापुंज छवियों को कैलिब्रेट करने में किया। मेरा कोड सबसे तेज़ नहीं था, लेकिन यह सही तरीके से चला और सभी को AWK में क्रमादेशित किया;) बिंदु है, एक बार जब आप अपना डेटा समझ जाते हैं, तो आप लगभग कुछ भी कर सकते हैं। वहां एक अच्छी शुरुआत हो सकती है।


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मैं वास्तव में खरोंच से एक कार्यक्रम बनाकर शुरू हुआ। कोई किताबें, कक्षाएं, या गणित। मेरा गणित बुनियादी बीजगणित से बहुत आगे नहीं जा सकता है।

मैंने एक प्रभावी बारकोड रीडर तैयार किया जो मेरे द्वारा परीक्षण किए गए वाणिज्यिक परीक्षणों को उड़ा देता है। कूदो और यह करो !!!

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