Postanowiłem spędzić mój osobisty czas po godzinach pracy, aby nauczyć się budować, jak obrazy typu jpeg są analizowane i przedstawiane na ekranie. Moje zainteresowanie dotyczy rozpoznawania obiektów w obrazie. Chcę wiedzieć, od czego zacząć, wiem, że w to jest zaangażowana matematyka. Potrzebowałem krok po kroku, na jakich zasobach w Internecie powinienem się szczególnie przyjrzeć.Etapy uczenia się dla algorytmu rozpoznawania obrazu
Odpowiedz
potrzebują dużo więcej informacji na temat tego, co chcesz, ale spojrzeć na OpenCV
http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
Aby zobaczyć dobre przykłady.
Dostałbym Ritter's book (ostrzeżenie: kosztowne!) I daj mu poważne studia. Jeśli chcesz tylko pobrać istniejący kod i zacząć grać, być może powinieneś zajrzeć do bibliotek takich jak OpenCV (patrz odpowiedź Lou).
Ostatecznym celem większości przetwarzania obrazu jest uzyskanie informacji o niektórych obiektach zależnych od wysokiego poziomu i aplikacji z obrazu dostępnego w formie niskiego poziomu (pikseli). Przedmioty mogą być interesujące z dnia na dzień, jak robotyka, strumienie promieniowania kosmicznego lub tory cząstek, jak w fizyce, chromosomy, jak w biologii, domy, drogi, lub inaczej używane powierzchnie rolnicze, takie jak zdjęcia lotnicze lub radar z aperturą syntetyczną, itp.
Zadanie rozpoznawania wzorów poprzedza zwykle wiele etapów przywracania i ulepszania obrazu, segmentacji obrazu lub wyodrębniania elementów, kroki, które można opisać w sposób ogólny. Ostateczny opis w kategoriach zależnych od problemu, a tym bardziej ewentualna rekonstrukcja obrazu, wymyka się takiemu ogólności i należy zapoznać się z literaturą obszarów zastosowania.
- 1. Przerób obrazu do rozpoznawania tekstu
- 2. Najlepsze artykuły do rozpoczęcia nauki rozpoznawania krawędzi/rozpoznawania obrazu
- 3. NLP/Porównanie tekstów maszynowego uczenia się
- 4. jak zrobić rozpoznawania obrazu w aplikacjach iPhone
- 5. Biblioteka rozpoznawania obrazów/API dla iPhone/Androida
- 6. Propozycja algorytmu rozpoznawania obiektów za pomocą informacji o głębokości
- 7. Orzeźwiające dane treningowe dla nadzorowanego uczenia się - jak?
- 8. Wybór funkcji uczenia się naukowego dla danych regresji
- 9. Q Algorytm uczenia się dla Tic Tac Toe
- 10. C#/Strategia uczenia się sieci Web
- 11. Przetwarzanie obrazu - Wykorzystanie transformacji radonu do rozpoznawania wzorów w MATLAB
- 12. zaznacz dla konkretnego rozpoznawania gestów
- 13. Najlepszy algorytm uczenia się, aby drzewo decyzyjne w java?
- 14. W jaki sposób odbywają się etapy produkcji systemu zarządzania treścią?
- 15. Jaki jest najlepszy sposób uczenia się WCF?
- 16. Szablony uczenia się w języku C++
- 17. Żądanie uczenia się maszyny Azure opóźnienie odpowiedzi
- 18. Algorytm Wagnera Fischera + etapy wyświetlania
- 19. ARKIT + Vision dla rozpoznawania obiektów
- 20. Którą ścieżkę uczenia się muszę wykonać, aby nauczyć się ASP.NET?
- 21. Jak ustawić szybkość uczenia adaptacyjnego dla GradientDescentOptimizer?
- 22. Przygotowanie obrazu z OpenCV przed wykonaniem rozpoznawania znaków (tesseract)
- 23. Zrozumienie uczenia się zespołu i jego implementacja w Matlab
- 24. C/C++ Biblioteki uczenia maszynowego dla klastrowania
- 25. Poszukuję algorytmu: generowanie szkieletu dla obrazów rastrowych
- 26. Pomiar wydajności algorytmu klasyfikacji
- 27. Etapy Global [BeforeScenario], [AfterScenario] w SpecFlow
- 28. R - Paralelizacja uczenia się wielu modeli (z dplyr i purrr)
- 29. Segmentacja obrazu dla iOS
- 30. Perceptron algorytm uczenia się nie zbiegają do 0