Cómo aprender opencv de manera más eficiente
Pasó una semana desde que el laboratorio me recomendó OpenCV hasta que usé la programación. Siento que aprender esto es lo mismo que aprender la mayoría de las herramientas de programación, es decir, la práctica conduce al verdadero conocimiento.
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 en el laboratorio de realidad virtual de Beihang están utilizando opencv y tienen una experiencia considerable. La calidad de este libro es bastante buena y simple. y fácil de usar. El código en el CD adjunto es bastante confiable y parte de él es directamente la implementación de ciertos algoritmos o problemas.
2. Luego está el método de aprendizaje. Aprender herramientas de programación es bastante diferente a otros cursos. Si es para un examen, no es necesario que le preste atención. Simplemente memorice los puntos clave según los libros de texto recomendados para las materias del examen, luego haga algunas series de ejercicios, algunas series de exámenes y responda preguntas. , y definitivamente obtendrás una buena puntuación. Si realmente quieres poder usarlo, necesitas aprenderlo y usarlo al mismo tiempo.
3. Proceso específico:
Se recomienda primero realizar una descripción general de todo el libro, dominar el marco y la estructura de OpenCV y combinar la introducción o descripción general para comprender el uso. y propósito de OpenCV. Generalmente, la configuración del entorno y las herramientas que deben descargarse se proporcionarán en el libro. Siga estrictamente los requisitos del libro. El libro recomienda usar VC 6.0, lo cual tiene sentido, porque esta versión de VC tiene una base de uso bastante amplia y hay una gran cantidad de soporte de código en CSDN, PUDN y otros foros. Además, los profesores y estudiantes nacionales y extranjeros tienen una rica experiencia en su uso. Una vez usé VS 2008 para completarlo, pero descubrí que la configuración de variables de entorno y otras configuraciones eran mucho más complicadas que esto. En el futuro, ocurrieron problemas inexplicables durante el proceso de aprendizaje que tuvieron que investigarse paso a paso.
Se recomienda comprender cada función local según el capítulo y primero ejecutar correctamente los ejemplos del libro (el CD tiene el código). Una vez más, las funciones se modifican y digieren básicamente para lograr una comprensión integral. Por ejemplo, si el libro le enseña el formato de imagen de opencv, entonces debe concentrarse en las operaciones de lectura y escritura de datos de imagen. Sobre esta base, intente insertar algoritmos para modificar la imagen (como voltear simples, invertir colores, etc.). etc.). Este método garantiza que comprenda cada ejemplo a fondo y pueda distinguir entre el código clave y el código común, lo que le facilitará la integración y el uso del código en el futuro. 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 está seguro, además de consultar la documentación del SDK o MSDN, también puede ir a Baidu para averiguarlo o escribir usted mismo un programa de extracción simple para probar cada función.
Se recomienda completar un pequeño proyecto basado en un tema determinado integrando los métodos que conoces. Por ejemplo, realiza detección de rostros o detección de peatones. Estas cosas tienen tecnologías bastante maduras, una gran cantidad de artículos y varios métodos de implementación. No tiene que dejarse intimidar por los numerosos artículos, simplemente absorba sus excelentes ideas algorítmicas, descarte la escoria y obtenga lo mejor, y combínelo con su propio algoritmo para completar la tarea. De esta manera, puede escribir su propio artículo sobre esta base, escribir programas de demostración para respaldar su tesis y realizar programas experimentales para probar sus datos. Si completa estos pasos, se puede decir que está comenzando con opencv.