计算机视觉相关知识以及资料获取

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相关AI知识:

机器学习;

深度学习;

神经网络;

迁移学习;

模式识别;

数据挖掘与分析;

涉及的基础数学知识:

矩阵论;

概率论与随机过程;

微积分;

最优化分析;

泛函数;

场论;

涉及的编程工具;

C++;(工业界与底层使用较多)

MATLAB;(数学界与论文多用)

OpenCV;(库)

Python;

三、图像处理、工具方法论、与编程工具入门相关教材资料推荐与学习过程

图形处理

教材《数字图像处理》刚萨雷斯 (包含MATLAB版,共两本)

电子科技大学有关于刚萨雷斯这本书的公开视频讲解

数字图像处理包含的主要知识有:

① 数字图像概论与基础

② 图像空域处理

③ 图像频域处理与小波初步

④ 图像复原

⑤ 图像形态学处理与简易分割算法

⑥ 彩色图像处理

机器学习

国外教材《机器学习》Tom M.Mitchell 卡耐基梅隆大学,中文翻译版是机械工业出版社

国内教材《机器学习》南京大学 周志华 清华大学出版 封面有好多西瓜,号称西瓜书

这两本书都可以

公开课有MOOC上面斯坦福大学吴恩达的《机器学习》视频,相当火爆,李飞飞的也可以,网上资源到处有

另外关于吴恩达的机器学习,网上也有翻译过来整理的笔记与算法,是中国海洋大学博士做的,能帮助大家。

机器学习经典算法:

① 贝叶斯分类

② 回归与分类

③ 支持向量机

④ 聚类

⑤ 数据降维

⑥ EM算法

⑦ 隐马尔科夫模型

⑧ 决策树

⑨  Adaboost算法

深度学习

国外教材《深度学习》Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)被称为AI圣经

编程语言

C++首推C++primer(适合有一点基础) 、C++primer plus (适合零基础)

刷上两遍,遍看书边实践,肯定能到中等水平

MATLAB与Python网上的视频比较多,这两个比C++好上手,可以快速入手

四、计算机视觉教材推荐

网上有很多人推荐《计算机视觉:算法与应用》这本,这本书就不适合入门好么,有一定基础再看。相反《计算机视觉:模型学习与推理》《Concise Computer Vision: An Introduction into Theory and Algorithms》才是比较适合入门的。还有《Learning OpenCV3》也是很好的。

    原文作者:RamboLI
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/f1cf668189ca
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