我學習圖像處理的小結

    前一段時間，我一直在製做OpenCV基礎知識的課件（《學習OpenCV3.0初級實戰視頻課程》 http://edu.51cto.com/course/10381.html，《學習OpenCV3.0中級實戰視頻課程》http://edu.51cto.com/course/10712.html）。由於一方面我感受若是僅僅是有好比「答題卡識別」http://edu.51cto.com/course/8637.html，「圖像拼接」http://edu.51cto.com/course/9313.html這一類的視頻，老是缺少一個系統的過程；另外一方面我也在作視頻的過程當中，檢討本身對基礎知識是否掌握牢靠了，千萬不能誤人子弟。那麼課件的製做，包括內容的順序，主要仍是基於《learningOpenCV3》的。結合製做課件，我對《learningOpenCV3》書後的習題較爲仔細的解決，而且push到了Github上https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples。有push固然也就有commit了，可喜的是這個commit是由Opencv類庫的創始者，也是《learningOpenCV3》這本書的做者Gary操做的。一來二去混熟了，我就問Gary這書怎麼還沒中文版呀？他說開始搞了呀。我就說我能不能加入呀？他說行。要了個人email，接着聯繫上了清華出版社，也看到了部分初稿。因爲書已經翻譯的差很少了，我就做爲reviewer加入，主要是看一看語法和程序方面的錯誤。review的過程，實際上仍是一個重複學習的過程，不少在之前學習過程當中一筆帶過，或者看不懂就拉倒的地方，如今就必須認真仔細地來看——多多少少要擔負責任的呀。這個過程當中，反思走過的路，悟出了一些東西，主要是當時是如何一步一步學習起圖像處理的，和你們分享：

  第一個過程，從不瞭解到了解

  我一開始是用csharp的，並且剛開始作圖像處理用的是halcon。halcon的官方自帶的例程不少，百十來個吧，我當時一個一個跑着玩，感受頗有意思；而後就想辦法融合到csharp中去。csharp不是寫界面快嘛，加上halcon的函數效果，就可以獲得完整的程序。而後我開始修改這些例程，實際上，我一開始使用halcon來作圖像拼接，而且實現了出來http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/3390598.html。可是halcon的版權的呀，還有和界面的交互的問題也多，苦惱時看到一本書，叫作《學習OpenCV2》，聽老師傅說這個很厲害，翻了一翻——徹底看不懂呀！

  第二個過程，抄襲，造成本身的東西

  版權是硬傷呀，沒有辦法只能學習OpenCV，一開始不是看《學習OpenCV2》，而是其餘書。我採用的方法是在噹噹、china-pub中搜索opencv這個關鍵字，而後找到全部已經翻譯成中文的opencv方面的書，而後再亞馬遜上面搜索opencv，再找到那些尚未翻譯的原版。基本上，OpenCV相關的書英文的我都有，比較重要的有中文的。書拿到了，我認爲比較高效的方法就是——快速過一遍，有了基礎；而後跑裏面的例子，增長感性的認識；而後再根據須要重構，反覆反覆。這個過程當中，也生成本身的專用函數GOCVhelper（位github開源，簡介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/5904251.html）爲了使用OpenCV，從頭學習mfc，雖然如今c++發展很迅速了，windows這塊仍是mfc支持的比較好；偶爾看到於世琪的dshow對mfc的支持，感受這個太好了，屢次封裝成爲了GOMFCTemplate2（位github開源，簡介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOMFCTemplate2.html），成爲一個比較完整的庫了，也發給於世琪看了，他說很好！還幫在微博上推了一下。

可是mfc寫界面實在太慢呀，怎麼辦？兩條路。一個是用csharp來寫，在這個方向研究，造成了《Csharp調用基於Opencv編寫的類庫文件》http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOCW.html 這種方法，可是有缺陷，傳遞的圖片不能太大太快；另外一個方向是mfc造成更全面的類庫，實現了GreenOpenPainthttp://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6350260.html，相似於畫圖程序，帶文件列表，可以放大縮小還帶陰影，最重要的仍是帶準確的標尺，還可以畫矩形框。要知道，想在mfc中實現這種效果，所有要底層實現呀，我但是翻遍了github,codeproject，問遍了stackoverflow才獲得這樣的結果的。

固然，這些模型的推進，都是有實際項目拉動的。首先實現項目，而後從項目中將模型精良出來，方便下次使用。我基本上採用這個模式吧。

  這樣，csharp經過clr調用opencv , GreenOpenPaint實現多圖像處理，再加上GOMFCTemplate2實現實時視頻處理。那麼對於桌面來講，基本夠用了。下一步就是手機端和webapi了，這些已經思考到了，在研究。

  第三個過程，算法原創

  作到這個過程，還只是使用OpenCV作項目。可是隨着項目的深刻，不少時候客戶的要求，不是有現成的算法的，也不是經過現有算法進行拼接可以解決的。怎麼辦？只能本身去研究，有一些問題是有論文的，也可能有書，運氣比較好還有matlab代碼；也會遇到了太少見了，論文也比較少。這個時候，須要的能力，仍是最基本的英語和數學。可以快速閱讀獲得本身要的東西，可是每每一篇重要的的論文也得讀個十幾、幾十遍吧，數學這塊，我主要從線性代數開始，包括作《learningOpenCV3》課後習題的時候，只要涉及到數學問題，都想辦法給解決掉，推導出來！而不是跳過去。由於我已經認識到，數學對於靈感呀、思惟呀綜合能力的影響很重要；可以把一個定理，好比pca中svd分解給推導一個例題出來，再使用這個函數，那感受絕對不同的（《學習OpenCV3》第7章第4題-SVD奇異值分解的驗算http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7029283.html）。

圖像處理涉及方面不少，不管是理論、實現仍是應用場景，再加上軟件、硬件，我也只是接觸、瞭解、實現了很小的一個部分。可是反思這幾年的過程，感受仍是有必要小結一下的，這裏把本身博客中的一些東西串了一下——每一篇博客的發佈都確定是有緣由的，不是隨便發佈出來的。寫博客是總結，也是分享。如今感受博客看的人仍是比較少，感受有裏面的一些資源，仍是有本身的思考在裏面的，是有必定價值的東西。你們若是有機會，仍是幫忙宣傳宣傳。有機會也多來踩一踩，增增人氣！

  最後，放些圖，有圖有真相嘛~

來自爲知筆記(Wiz)