Soy ingeniero mecánico interesado en la visión por computador. Estoy tratando de desarrollar los fundamentos y las señales y sistemas terminados y el procesamiento de señales digitales. ¿Alguien puede recomendar un recurso para cerrar la brecha entre DSP y CV?

1. MATLAB y Simulink para Informática Técnica.
Este es el sitio oficial de Mathworks, en serio, la documentación de MATLAB es la mejor. Si está intentando descubrir cómo implementar algo (como convertir una imagen RGB a escala de grises), eche un vistazo a la documentación, el algoritmo se explica de manera intuitiva y para respaldar el argumento, también se ofrecen varios ejemplos en varios casos de esquina en el fin. También puedes consultar la sección de formación que tienen algunos videos tutoriales. La comunidad de usuarios es muy activa. Aparte de eso, sigue a estos tipos Steve en Image Processing y Loren en el Arte de MATLAB, no te arrepentirás.

2. Incluso si asistes a la universidad de un curso de Procesamiento de imágenes, Procesamiento de imágenes digitales (3ª edición): Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods: 9780131687288: Amazon.com: Libros Este libro es “la biblia” no solo para principiantes Pero los profesionales también tienen una copia del mismo. La razón es autoexplicativa una vez que lees una muestra. El autor hace un gran trabajo para establecer los fundamentos del procesamiento de imágenes. Se proporcionan numerosos ejemplos para respaldar el argumento del autor y también los ejemplos proporcionados en este libro están tomados de escenarios prácticos que nos dan cierta motivación detrás de “¿Por qué debería preocuparse de aprender este método?”, “¿Dónde puede implementar este algoritmo con éxito?” “¿Cuáles son los inconvenientes de este algoritmo?”, “¿Cuál es la motivación para moverse hacia técnicas más avanzadas?”.

3. Procesamiento de imágenes digitales con MATLAB, 2ª ed .: Rafael C. González, Richard E. Woods, Steven L. Eddins: 9780982085400: Amazon.com: Libros. Esta es otra joya del mismo autor. En el libro anterior habla sobre los aspectos teóricos, este trata sobre la implementación de MATALB, asume que el usuario está en el nivel “cero” y nos guía con cuidado a través del código, brindando una comprensión sólida e intuición detrás de cada línea de código.

4. La mejor parte es que esos libros tienen su propio sitio de libro http: //www.imageprocessingplace… .. Puede ver las diapositivas, material de muestra, foro de discusión, software, proyectos y muchos más. Compruebe este uno definitivamente.

5. Un enfoque práctico con ejemplos en el libro electrónico de Matlab: Chris Solomon, Toby Breckon: Amazon.in: Kindle Store. Este es otro buen libro, aunque no lo había leído completamente, es tan bueno como el de los libros anteriores. También tiene un libro de texto de Fundamentos del procesamiento digital de imágenes que contiene materiales de descarga, como imágenes, códigos, etc.

6. Cuando aprendas algo nuevo, siempre encontrarás problemas, Stack Overflow debería ser tu amigo.

PD: editaré esta respuesta cuando encuentre algo interesante en mi archivo.

“Digital Image Processing” (DIP) de Gonzalez and Woods es un buen puente para el tema de CV. OMI, IP debe dominarse antes de sumergirse en CV.

ImageProcessingPlace

Su libro complementario que utiliza Matlab proporciona muchos ejemplos de cómo implementar conceptos DIP.

También recomiendo aprender y explorar OpenCV, una de las bibliotecas más populares utilizadas en CV. Implementa muchos conceptos DIP también. Pero no puedo sugerir qué libro es mejor para aprender OpenCV, especialmente porque la API de OpenCV 2 y 3 usan C ++, pero los libros de introducción más antiguos (como “Learning OpenCV”) cubren solo OpenCV 1, que usaba C y, por lo tanto, era más difícil configurar

Computer Vision se ocupa principalmente de las imágenes, por lo que sugeriría tomar cursos sólidos en Procesamiento de imágenes. Trabajar en cosas como segmentación de imágenes, operaciones morfológicas, reconocimiento de objetos, etc. Es posible que también desee aprender algunas redes neuronales de aprendizaje automático si desea profundizar en problemas como el seguimiento, la estimación de movimiento, etc., que son algunos de los problemas más avanzados del CV.