¿Cómo aprender opencv de manera más eficiente? Se busca profesor de opencv.
1. El primero es el libro de referencia. Te recomiendo uno relativamente básico, creo que es muy adecuado para empezar.
"Tutorial de OpenCV: conceptos básicos" Beihang Press
Muchos profesores y estudiantes del laboratorio de realidad virtual de Beihang están utilizando opencv y tienen una experiencia considerable. La calidad de este libro es bastante buena, simple y fácil. para usar. El código del CD que viene con el libro es bastante confiable y parte de él es directamente la implementación de ciertos algoritmos o problemas.
2. El segundo es el método de aprendizaje. Aprender herramientas de programación es muy diferente a otros cursos. Si está realizando un examen, puede ignorarlo y simplemente memorizar los puntos clave de acuerdo con los libros de texto recomendados para las materias del examen. Luego haga algunas series de ejercicios, algunas series de exámenes, responda preguntas y preguntas, y lo hará. Definitivamente obtengo buenos resultados. Si realmente quieres poder utilizarlo, debes aprender y hacerlo al mismo tiempo.
3. Proceso específico:
Se recomienda leer el libro completo primero, dominar el marco y la estructura de OpenCV y comprender el uso y propósito de OpenCV a través de la introducción o descripción general. . En circunstancias normales, el libro proporcionará la configuración del entorno y las herramientas que deben descargarse. Siga estrictamente los requisitos del libro. El libro recomienda usar VC 6.0, lo cual es razonable porque esta versión de VC tiene una base de uso bastante extensa y tiene una gran cantidad de soporte de código en CSDN, PUDN y otros foros. Además, los profesores y estudiantes nacionales y extranjeros también tienen mucha experiencia en su uso. El autor usó VS 2008 una vez para completarlo, pero descubrió que la configuración de variables de entorno y otras configuraciones son mucho más complicadas que esto. En el futuro, los problemas inexplicables deberán investigarse paso a paso durante el proceso de aprendizaje.
Se recomienda comprender cada función local de acuerdo con el contenido del capítulo y primero ejecutar correctamente los ejemplos del libro (el código está incluido en el CD). Modifíquelo y digítalo nuevamente según la función para lograr una comprensión integral. Por ejemplo, el libro primero le enseña el formato de imagen de opencv y luego debe prestar atención a las operaciones de lectura y escritura de datos de imagen. Sobre esta base, intente insertar algoritmos para modificar la imagen (como voltear e invertir). colores, etcétera). Este enfoque garantiza que comprenda cada ejemplo a fondo y distingue el código crítico del código común que puede utilizar en futuras combinaciones de código. No necesita conocer el proceso de implementación de cada función, solo necesita saber cuáles son los parámetros de cada función, cuáles son sus funciones y qué requisitos especiales tiene (como formato de imagen, asignación de memoria de parámetros). Si no lo tiene claro, puede consultar la documentación del SDK o MSDN, o puede ir a Baidu para obtener más información o escribir usted mismo un programa de extracción simple para probar cada función.
Se recomienda que combine los métodos que domina para completar un pequeño proyecto temático. Por ejemplo, necesita detección de rostros o detección de peatones. Estos contenidos cuentan con tecnología bastante madura, una gran cantidad de artículos y varios métodos de implementación. No es necesario que se sienta intimidado por todos los documentos. Solo necesita absorber buenas ideas algorítmicas, eliminar la escoria, tomar la esencia y luego combinarla con su propio algoritmo para completar la tarea. De esta manera, puede aprovechar esta base para escribir su propio artículo, escribir programas de demostración para respaldar su artículo y realizar programas experimentales para probar sus datos. Si ha completado estos pasos, se puede decir que ha comenzado a iniciarse en opencv.
Las anteriores son mis opiniones personales, que no son convincentes y son solo para comunicación con estudiantes a quienes les gusta aprender a programar.