Halo pembaca.
Bagi Anda, fakta bahwa semua orang telah mencoba masker penuaan melalui
Aplikasi Wajah bukan lagi berita. Pada gilirannya, untuk visi komputer ada tugas yang lebih menarik dari ini. Di bawah ini saya akan menyajikan 8 langkah yang akan membantu Anda menguasai prinsip-prinsip visi komputer.
Sebelum memulai dengan langkah-langkahnya, mari kita pahami
tugas apa yang Anda dan saya bisa selesaikan dengan bantuan visi komputer. Contoh tugas dapat mencakup yang berikut:
Pengetahuan minimum yang diperlukan untuk menguasai visi komputer
Jadi sekarang mari kita ke langkah-langkahnya.
Langkah 1 - Teknik Pencitraan Dasar
Langkah ini adalah tentang dasar-dasar teknis.
Lihat daftar putar YouTube yang luar biasa ini,
Rahasia Kuno Visi Komputer, oleh
Joseph Redmon.Baca bab ketiga buku Richard Sheliski
Computer Vision: Algorithms and Applications.
Bangun pengetahuan - coba diri Anda sendiri
dalam mentransformasikan gambar dengan OpenCV. Situs ini memiliki banyak
manual elektronik langkah-demi-langkah , yang dipandu untuk mengetahui semuanya.
Langkah 2 - Pelacakan Gerakan dan Analisis Aliran Optik
Aliran optik adalah urutan gambar objek yang diperoleh dengan menggerakkan pengamat atau objek relatif ke sebuah adegan.
Ikuti kursus - kursus
visi komputer di Udacity , terutama pelajaran 6.
Lihatlah -
video ke-8 di daftar YouTube dan ceramah tentang aliran dan pelacakan optik.
Baca - bagian 10.5 dan 8.4 dari
buku teks Sheliski.
Sebagai proyek pelatihan, cari tahu cara menggunakan OpenCV untuk
melacak objek dalam bingkai video.Langkah 3 - Segmentasi Dasar
Dalam visi komputer,
segmentasi adalah proses membagi gambar digital menjadi beberapa segmen (super piksel). Tujuan segmentasi adalah untuk menyederhanakan dan / atau mengubah penyajian gambar sehingga lebih mudah dan lebih mudah untuk dianalisis.
Jadi,
transformasi Hough memungkinkan Anda menemukan lingkaran dan garis.
Lihat video ini:
Lihat -
sebuah proyek luar biasa yang tugas-tugas serupa sangat penting untuk visi komputer dari kendaraan listrik yang bisa menyetir sendiri.
Langkah 4 - Pas
Data yang berbeda memerlukan pendekatan pemasangan khusus dan algoritma mereka sendiri.
Tonton videonya:
Baca - bagian 4.3.2 dan 5.1.1 dari
buku teks Sheliski.Sebagai tugas untuk pekerjaan independen, analisis
masalah menentukan koordinat tempat di mana garis-garis bertemu pada horizon perspektif.Langkah 5 - Menggabungkan gambar yang diperoleh dari berbagai titik inspeksi
Lihat
daftar putar YoutubeBaca
surat pengantar.Untuk proyek ini, Anda dapat mengambil data Anda sendiri. Misalnya, ambil gambar furnitur dari sisi yang berbeda dan buat objek 3D di OpenCV dari album gambar datar.
Langkah 6 - Adegan 3D
Untuk dapat membuat objek 3D dari gambar datar, Anda dapat mencoba membuat realitas tiga dimensi.
Ambil -
Visi Stereo dan Kursus PelacakanTonton videonya:
Sebagai proyek, cobalah untuk
merekonstruksi pemandangan atau
melacak objek dalam ruang tiga dimensi .
Langkah 7 - Pengakuan Objek dan Klasifikasi Gambar
Lebih mudah menggunakan TensorFlow sebagai kerangka kerja untuk pembelajaran yang mendalam. Ini adalah salah satu kerangka kerja paling populer, sehingga Anda dapat dengan mudah menemukan contoh yang cukup. Untuk memulai dengan gambar di TensorFlow, buka
tutorial ini .
Selanjutnya, menggunakan tautan, pertimbangkan topik-topik berikut:
Sebagai sebuah proyek, buat jaringan saraf di TensorFlow yang menentukan
merek mobil atau
jenis anjing dari
gambar .
Langkah 8 - Modern Deep Learning
Baca -
Kuliah Stanford CourseTonton videonya:
Pada langkah ini kami dalam mempelajari visi komputer berakhir. Saya harap Anda belajar sesuatu yang baru untuk diri Anda sendiri. Seperti kebiasaan di Habré, saya menyukai pos - menempatkan nilai tambah. Jangan lupa untuk berbagi dengan rekan kerja. Juga, jika Anda memiliki sesuatu yang dapat Anda bagikan sendiri - tulis di komentar. Informasi lebih lanjut tentang pembelajaran mesin dan Ilmu Data tentang
Habré dan di saluran telegram
Neuron (@neurondata).
Semua pengetahuan!