我学习图像处理的小结

    前一段时间，我一直在制做OpenCV基础知识的课件（《学习OpenCV3.0初级实战视频课程》 http://edu.51cto.com/course/10381.html，《学习OpenCV3.0中级实战视频课程》http://edu.51cto.com/course/10712.html）。由于一方面我感受若是仅仅是有好比“答题卡识别”http://edu.51cto.com/course/8637.html，“图像拼接”http://edu.51cto.com/course/9313.html这一类的视频，老是缺少一个系统的过程；另外一方面我也在作视频的过程当中，检讨本身对基础知识是否掌握牢靠了，千万不能误人子弟。那么课件的制做，包括内容的顺序，主要仍是基于《learningOpenCV3》的。结合制做课件，我对《learningOpenCV3》书后的习题较为仔细的解决，而且push到了Github上https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples。有push固然也就有commit了，可喜的是这个commit是由Opencv类库的创始者，也是《learningOpenCV3》这本书的做者Gary操做的。一来二去混熟了，我就问Gary这书怎么还没中文版呀？他说开始搞了呀。我就说我能不能加入呀？他说行。要了个人email，接着联系上了清华出版社，也看到了部分初稿。因为书已经翻译的差很少了，我就做为reviewer加入，主要是看一看语法和程序方面的错误。review的过程，实际上仍是一个重复学习的过程，不少在之前学习过程当中一笔带过，或者看不懂就拉倒的地方，如今就必须认真仔细地来看——多多少少要担负责任的呀。这个过程当中，反思走过的路，悟出了一些东西，主要是当时是如何一步一步学习起图像处理的，和你们分享：

  第一个过程，从不了解到了解

  我一开始是用csharp的，并且刚开始作图像处理用的是halcon。halcon的官方自带的例程不少，百十来个吧，我当时一个一个跑着玩，感受颇有意思；而后就想办法融合到csharp中去。csharp不是写界面快嘛，加上halcon的函数效果，就可以获得完整的程序。而后我开始修改这些例程，实际上，我一开始使用halcon来作图像拼接，而且实现了出来http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/3390598.html。可是halcon的版权的呀，还有和界面的交互的问题也多，苦恼时看到一本书，叫作《学习OpenCV2》，听老师傅说这个很厉害，翻了一翻——彻底看不懂呀！

  第二个过程，抄袭，造成本身的东西

  版权是硬伤呀，没有办法只能学习OpenCV，一开始不是看《学习OpenCV2》，而是其余书。我采用的方法是在当当、china-pub中搜索opencv这个关键字，而后找到全部已经翻译成中文的opencv方面的书，而后再亚马逊上面搜索opencv，再找到那些尚未翻译的原版。基本上，OpenCV相关的书英文的我都有，比较重要的有中文的。书拿到了，我认为比较高效的方法就是——快速过一遍，有了基础；而后跑里面的例子，增长感性的认识；而后再根据须要重构，反复反复。这个过程当中，也生成本身的专用函数GOCVhelper（位github开源，简介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/5904251.html）为了使用OpenCV，从头学习mfc，虽然如今c++发展很迅速了，windows这块仍是mfc支持的比较好；偶尔看到于世琪的dshow对mfc的支持，感受这个太好了，屡次封装成为了GOMFCTemplate2（位github开源，简介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOMFCTemplate2.html），成为一个比较完整的库了，也发给于世琪看了，他说很好！还帮在微博上推了一下。

可是mfc写界面实在太慢呀，怎么办？两条路。一个是用csharp来写，在这个方向研究，造成了《Csharp调用基于Opencv编写的类库文件》http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOCW.html 这种方法，可是有缺陷，传递的图片不能太大太快；另外一个方向是mfc造成更全面的类库，实现了GreenOpenPainthttp://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6350260.html，相似于画图程序，带文件列表，可以放大缩小还带阴影，最重要的仍是带准确的标尺，还可以画矩形框。要知道，想在mfc中实现这种效果，所有要底层实现呀，我但是翻遍了github,codeproject，问遍了stackoverflow才获得这样的结果的。

固然，这些模型的推进，都是有实际项目拉动的。首先实现项目，而后从项目中将模型精良出来，方便下次使用。我基本上采用这个模式吧。

  这样，csharp经过clr调用opencv , GreenOpenPaint实现多图像处理，再加上GOMFCTemplate2实现实时视频处理。那么对于桌面来讲，基本够用了。下一步就是手机端和webapi了，这些已经思考到了，在研究。

  第三个过程，算法原创

  作到这个过程，还只是使用OpenCV作项目。可是随着项目的深刻，不少时候客户的要求，不是有现成的算法的，也不是经过现有算法进行拼接可以解决的。怎么办？只能本身去研究，有一些问题是有论文的，也可能有书，运气比较好还有matlab代码；也会遇到了太少见了，论文也比较少。这个时候，须要的能力，仍是最基本的英语和数学。可以快速阅读获得本身要的东西，可是每每一篇重要的的论文也得读个十几、几十遍吧，数学这块，我主要从线性代数开始，包括作《learningOpenCV3》课后习题的时候，只要涉及到数学问题，都想办法给解决掉，推导出来！而不是跳过去。由于我已经认识到，数学对于灵感呀、思惟呀综合能力的影响很重要；可以把一个定理，好比pca中svd分解给推导一个例题出来，再使用这个函数，那感受绝对不同的（《学习OpenCV3》第7章第4题-SVD奇异值分解的验算http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7029283.html）。

图像处理涉及方面不少，不管是理论、实现仍是应用场景，再加上软件、硬件，我也只是接触、了解、实现了很小的一个部分。可是反思这几年的过程，感受仍是有必要小结一下的，这里把本身博客中的一些东西串了一下——每一篇博客的发布都确定是有缘由的，不是随便发布出来的。写博客是总结，也是分享。如今感受博客看的人仍是比较少，感受有里面的一些资源，仍是有本身的思考在里面的，是有必定价值的东西。你们若是有机会，仍是帮忙宣传宣传。有机会也多来踩一踩，增增人气！

  最后，放些图，有图有真相嘛~

来自为知笔记(Wiz)