學(xué)習(xí)機(jī)器視覺需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)？計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)大類的總和，有兩種學(xué)習(xí)。一種是讀基礎(chǔ)書，理解每一部分。另一種是發(fā)現(xiàn)問題，閱讀文獻(xiàn)，編程實(shí)現(xiàn)，不斷深入。這兩種學(xué)習(xí)是互補(bǔ)的。如果你能 讀了幾年也解決不了問題

學(xué)習(xí)機(jī)器視覺需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)？

計(jì)算機(jī)視覺是一個(gè)大類的總和，有兩種學(xué)習(xí)。一種是讀基礎(chǔ)書，理解每一部分。另一種是發(fā)現(xiàn)問題，閱讀文獻(xiàn)，編程實(shí)現(xiàn)，不斷深入。這兩種學(xué)習(xí)是互補(bǔ)的。如果你能 讀了幾年也解決不了問題，或者只能解決一些很特殊的問題，對(duì)其他問題束手無策是不成功的。所以你需要通過看書來掌握一般知識(shí)，通過編程實(shí)驗(yàn)來解決具體問題。這里 你想做的是:

下載并安裝OpenCV2

OpenCV是一個(gè)非常強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，里面包含了很多圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、多視圖幾何的基礎(chǔ)算法。它有兩個(gè)接口:C和Python。學(xué)習(xí)資料是安裝目錄下doc文件夾中的幫助文檔，提供了所有功能的使用方法。如果您對(duì)任何功能有任何疑問，請(qǐng)查閱幫助文檔。安裝目錄也提供了很多寫好的演示程序供參考?！禣penCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一個(gè)比較基礎(chǔ)的介紹材料，但它的缺點(diǎn)是它沒有 t介紹如何使用分類器(模式識(shí)別)功能。

雖然網(wǎng)上還有很多其他流行的庫(kù)，比如處理特征點(diǎn)的VLfeat，處理點(diǎn)云的PCL，處理GPU運(yùn)算的CUDA，處理機(jī)器人問題的ROS和MRPT，但這些都是你在解決具體問題時(shí)會(huì)考慮使用的東西。如果你想快速閱讀視頻，制作屏幕交互程序，使用流行的分類器，提取特征點(diǎn)，處理圖像，進(jìn)行雙目重建，OpenCV提供了相應(yīng)的功能，所以當(dāng)你在這個(gè)過程中，

閱讀摘要

計(jì)算機(jī)Vision:算法及應(yīng)用.這本書用了1000頁(yè)瀏覽了計(jì)算機(jī)視覺的很多大方向。如果你不 如果你不知道什么是計(jì)算機(jī)視覺，這本書是你的絕佳選擇。它的優(yōu)點(diǎn)是涉獵了大量的文檔，缺點(diǎn)是缺乏細(xì)節(jié)，所以顯然你可以 看這本書不能開始工作，因?yàn)樗植诹恕Ｈ绻銓?duì)其中的一部分感興趣，請(qǐng)閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，繼續(xù)下去。這就是這本書的意義。有中文版，但是翻譯的不好，不建議你仔細(xì)看，看里面的圖片。

計(jì)算機(jī)Vision:模型、學(xué)習(xí)和影響:我認(rèn)為這本書是研究生和高年級(jí)本科生介紹計(jì)算機(jī)視覺的最佳教材。內(nèi)容豐富，難度適中，信息量大，語言流暢。強(qiáng)烈推薦你花2個(gè)月的時(shí)間看完這本書。

多視圖幾何

多視圖幾何圖形In計(jì)算機(jī)視覺:這本書是多視圖幾何的圣經(jīng)，也就是說，如果你想從事三維重建或圖像測(cè)量等項(xiàng)目，它是必讀書。它要求你有線性代數(shù)的基礎(chǔ)知識(shí)，知道SVD分解。第一版有中文版，翻譯的很好，但是絕版了。你可以在淘寶上花高價(jià)買一個(gè)，第二版增加的內(nèi)容很少，可以在網(wǎng)上下載。

模式識(shí)別

模式識(shí)別的核心是訓(xùn)練一個(gè)函數(shù)來擬合手邊的數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)的標(biāo)簽是離散的，則稱為分類問題。如果數(shù)據(jù)的標(biāo)簽是連續(xù)的，則稱為回歸問題。分類可分為監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。監(jiān)督分類器包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、AdaBoost、隨機(jī)場(chǎng)、樹模型等。當(dāng)你獲得大量數(shù)據(jù)，需要從中發(fā)現(xiàn)關(guān)系時(shí)，通常需要使用模式識(shí)別算法來訓(xùn)練一個(gè)函數(shù)/分類器/模型，所以模式識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)的核心。

《模式分類（第二版）》:這是一本適合普通讀者的教材。介紹了模式識(shí)別中的經(jīng)典分類器。講解詳細(xì)，語言生動(dòng)，難度適中。每個(gè)算法都有偽代碼。

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的要素:這本書用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)工具來分析模式識(shí)別算法，很難，但是很深刻。它每得到一個(gè)模型，就會(huì)從數(shù)學(xué)上分析模型是如何構(gòu)造的，并推導(dǎo)出模型的分類錯(cuò)誤率。分析和演繹是這本書的精髓。

模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí):這是一本從貝葉斯學(xué)派的角度分析模式識(shí)別模型的書。它使用的工具主要是概率論，艱深，內(nèi)容豐富。

這兩本書雖然難度很大，用到的數(shù)學(xué)知識(shí)也只是基礎(chǔ)概率論和線性代數(shù)，但是相對(duì)靈活，計(jì)算機(jī)視覺需要的數(shù)學(xué)知識(shí)也是這個(gè)水平。

制圖法

首先，《計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與幾何造型導(dǎo)論》是作為一個(gè)圖形教科書推薦。這本書用流暢的語言介紹了圖形學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)。選材有趣，演繹簡(jiǎn)潔，但從不跳躍，保證你看得懂，贏 不要覺得無聊。

我見過一個(gè)瘦瘦的《Realistic Ray Tracing》和一個(gè)胖胖的《Ray Tracing from the Ground Up》，兩個(gè)人都有代碼。后一本書內(nèi)容極其豐富，有中文版，翻譯尚可。后一本書唯一的缺點(diǎn)就是不清楚BRDF，但這恰恰是前一本書的亮點(diǎn)。

還有一些偏的書，比如偏微分方程在圖像處理中的應(yīng)用，細(xì)分，壓縮感知，馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)，超分辨率分析，概率機(jī)器人，多尺度幾何分析。這些領(lǐng)域都有自己的代表作。當(dāng)你在某個(gè)領(lǐng)域深挖的時(shí)候，參考文獻(xiàn)里可能會(huì)出現(xiàn)這樣的書，你可以以后再看。

閱讀文學(xué)作品

書上寫的知識(shí)基本都過時(shí)了。你必須通過閱讀文獻(xiàn)來了解各個(gè)領(lǐng)域的最新發(fā)展。有兩個(gè)計(jì)算機(jī)視覺的頂級(jí)期刊，PAMI和IJCV，以及頂級(jí)會(huì)議，ICCV和CVPR。一些計(jì)算機(jī)視覺方向的頂級(jí)會(huì)議和期刊轉(zhuǎn)載于科學(xué)網(wǎng)。

還有更詳細(xì)的介紹。你可以通過瀏覽大量的會(huì)議文章和期刊文章找到一篇你感興趣的文章，先看圖片，再看摘要，最后有必要看正文。如果你仔細(xì)閱讀一兩篇文章，肯定會(huì)有很多你可以 我不明白。這個(gè)時(shí)候，你需要閱讀參考文獻(xiàn)中列出的文章。如果你能 如果不理解，請(qǐng)查閱參考資料中的參考文獻(xiàn)。堅(jiān)持下去，你對(duì)某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)就會(huì)加深?？次恼碌臅r(shí)候注意上網(wǎng)搜索。作者可能在網(wǎng)上發(fā)布了代碼。您可以下載代碼并深入研究它，而無需自己重新發(fā)明輪子。

opencv用c 還是python好？

Opencv用c好吧。最后，因?yàn)楸Ａ_泰瑞爾 在他的堅(jiān)持下，沃茲還設(shè)計(jì)了一個(gè)盒式磁帶接口來加載和存儲(chǔ)程序，其運(yùn)行速度高達(dá)每秒1200比特。雖然Apple I的設(shè)計(jì)相當(dāng)簡(jiǎn)單，但它仍然是一部杰作，而且它比同級(jí)別的其他主機(jī)需要的零件更少，這讓沃茲贏得了設(shè)計(jì)大師的美譽(yù)。最終Apple I一共生產(chǎn)了200臺(tái)。