图像处理新手入门计划

（一）对于图像处理的简单介绍

     图像处理是基于各类算法，对于图像进行去噪，检测，模糊恢复等等操作的总称；在无人驾驶汽车被不断提及的今天，图像处理的作用显得越来越强大；由于在驾驶过程中，我们会面临各类的突发状况，所以，算法的灵活性遭受到了重大的考验。在图像处理过程中，我们经常遇到的一些专业性的，常阅读到的词语有：matlab，opencv，哈夫变换，边缘检测，灰度处理等。图像处理，涉及到的主要是对于图像的一个简单的算法处理，其实使用到的算法并不是很多，并且很多算法在网络上也可以找到相应的代码，供于学习。但是却又是因为实时环境的多变性，所以使得图像处理的难度变得很大。我们需要对图像进行静态处理，动态推算，模型建立，才能算是一次完整的图像处理过程。当然，我们这些大多数是基于计算机视觉实现；由于计算机的计算速度很快，所以在进行推算演算时的效率比较高。图像处理，新手入门时，可以先从基本理论的一个认识开始，需要掌握简单的线代知识、编程知识以及matlab或者opencv的基本操作。

（二）学习计划

    由于图像处理的繁琐与复杂，所以需要学习的东西比较多。

    我们从简单到难，首先需要具备数学学习能力：由于计算机的图像处理，基本上是将图片当作矩阵，进行算法的实现；（由于动态视频是由一帧一帧的图像组成，我们就不讨论视频处理），在matlab下，图像主要是分为四类，一类是rgb（红，绿，蓝），一类是灰度图像，一类是二值图像，还有就是索引图像。我们主要介绍一类思想：将图像当作一个m * n的矩阵，并在此矩阵放到（x，y）坐标中进行实现，这样，我们就把问题分解为了数学问题；通过哈夫变换，边缘检测，傅里叶变换等数学方式，解决图像问题；

   其次，由于我们主要是通过算法实现，并且基于计算机视觉，所以我们需要具有一定的编程知识。python，c++，c等语言都是比较适合用于图像处理的，我们简单比较一下python与c++；python是近两年比较火的一门语言，由于python的语法简单，交互性强，上手比较快捷，所以大多数时候我们会从python入手学习，但是由于python的封装性与效率性较低，并且在线能力不强，所以很多时候用于离线操作；c++是作者认为除了汇编语言外，最难的一门编程语言了，由于c++具有复杂的语法，严谨的编译方式，较强的封装性以及较高的效率，所以在需要进行及时性，在线性强的项目中，使用比较广泛，并且由于封装性好，常常用于开发引擎与系统；

   再来，我们设计好了算法，需要在强大的平台上进行操作，所以，掌握一些平台操作方式，以及平台的搭建方式，比较重要；推荐学习Linux，开源性强。

（三）学习目的

    通过自己简单的学习，可以掌握一些图像处理的算法，并且能够熟练的运用，了解到图像处理的主要模式以及主要发展架构，是最为重要的，坚持就是胜利