DOPMC
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项目简介
项目内容依托冈萨雷斯版《数字图像处理》第四版本内容,希望做一个以python+opencv为基础的实践教程,为书中示例补充完整系统的代码示例及难点解析,降低这本经典书籍的学习门槛。
立项理由
冈萨雷斯版《数字图像处理》作为CV领域的经典书籍,不亚于西瓜书在机器学习领域的地位。然而长达700+页的内容,加上大量的数学公式,且所有的示例都未提供代码,而是仅提供了数学公式,让很多cv学习者望而却步。经过对周围人的调研加上自己的体验,学习门槛成为大家想读而又不敢去读的主要原因。
作为一个cv炼丹er,在经过对自己的深刻反省之后,决定系统吃下这本书。而配套的工具书只有matlab版的,就是那本《数字图像处理(matlab)》,但是cv从业者属实用matlab的不多,很遗憾,本人也很久不用了。而网上基于python+opencv的示例实现鱼龙混杂不系统不成体系,于是就萌生了“自己动手,丰衣足食”的想法,希望将自己在学习过程中的理解、所实现的示例、所推导的数学难点,总结成一套内容完整且成体系的python+opencv版实践教程,降低这本经典书籍的学习门槛。
项目受众
1. 希望从事计算机视觉相关工作的小白(入门、打基础)
2. 想要回炉重造巩固基础的在职cv炼丹er(本人)
3. 其他想要学习传统图像算法的同学
项目亮点
1. 本项目依托冈萨雷斯版《数字图像处理》,定位偏实践,与其纯理论内容相辅相成,为书中所有示例配套给出基于python+opencv的实践代码+代码详解,适当为部分知识点提供补充示例+代码,为书中难点给出补充解析。与单纯学习原书相比,学习门槛更低,通过实践学习,体验更加直观。
2. 相比于网上鱼龙混杂、零零碎碎的代码实现,本项目内容完整且成体系
3. 相比于已有配套实践书籍《数字图像处理(matlab)》,本项目基于python,受众更广,且内容会更全面。
项目规划
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目录:(章节各级内容按需调整) 第一章 python及opencv基础 第二章 数字图像基础 第三章 灰度变换与空间滤波 第四章 频率域滤波 第五章 图像复原与重建 第六章 彩色图像处理 第七章 小波变换和其他图像变换 第八章 图像压缩和水印 第九章 形态学图像处理 第十章 图像分割 第十一章 特征提取 第十二章 图像模式分类
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章节负责人 第一、二、三、四、五章--宋志龙 第六、七、八章--周神特 第九、十、十一、十二章--王昊
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预估完成日期 预计2022年底完成所有示例代码的输出,2023年3月前完成基本内容(全部的示例代码、补充示例、补充示例的代码、难点解析、基本内容编排)
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可预见的困难 内容编排、取舍 人员时间
项目负责人
项目负责人:宋志龙 github主页链接:https://github.com/ZJUTSong 联系方式:手机-13136190229 微信-qq2947788750
备注:发起立项申请后DOPMC将会在 72h 之内给出答复,如超时未答复请添加DOPMC负责人微信(微信号:at-Sm1les)问询~
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同意,也可以参考下b站北京邮电大学 鲁鹏老师的课程
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@ZJUTSong 很酷的工作 希望能做内测用户
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@ZJUTSong 很酷的工作 希望能做内测用户
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有样章么
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有样章么
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同意,希望看到更具体一点的内容,比如每章节的预计篇幅和大致结构
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缺少样章,待产出样章后继续审核