计算机图像与视觉入门必备

目录

  • 一、计算机视觉定义
  • 二、基础能力
    • 1. 数学基础
    • 2. 编程基础
  • 三、经典课程
    • 1. 教材
    • 2. 模式识别
  • 四、专业工具
    • 1. OpenCV(开源计算机视觉库)
  • 五、深度学习与卷积神经网络
    • 1. 课程
  • 六、期刊与会议
    • 1. 期刊
    • 2. 会议

一、计算机视觉定义

二、基础能力

1. 数学基础

数学方面的微积分,概率学,统计学,线性代数
统计学,推荐书籍《统计学习方法》-李航·北京航天航空大学,可参看读书笔记

2. 编程基础

Matlab,Python,C++,最好熟悉其中2种

三、经典课程

1. 教材

《Computer Vision: A Modern Approach》
《Computer Vision: Algorithms and Applications》
《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》

2. 模式识别

模式识别(Pattern Recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。
计算机视觉很多东西都是基于图像识别的,图像识别就是模式识别的一种。
入门级的教材《模式分类》,相对于《模式识别》这本书来说可能比较难。

四、专业工具

1. OpenCV(开源计算机视觉库)

它是一个非常强大的学习资料库,包括了计算机视觉,模式识别,图像处理等许多基本算法。它免费提供给学术和商业用途,有C++,C,Python和java接口,支持Windows、Linux、Mac OS、iOS和Android。

五、深度学习与卷积神经网络

1. 课程

斯坦福的CS231n课程:深度学习与计算机视觉。
什么是卷积?卷积就是两个函数之间的相互关系,然后得出一个新的值,他是在连续空间做积分计算,然后在离散空间内求和的过程。

六、期刊与会议

1. 期刊

计算机视觉的期刊有两个PAMI和IJCV

2. 会议

顶级的学术会议有 CVPR、ICCV、 ECCV、 BMVC这四个

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