前一段時間，我一直在制作OpenCV基礎知識的課件（《學習OpenCV3.0初級實戰視頻課程》 http://edu.51cto.com/course/10381.html，《學習OpenCV3.0中級實戰視頻課程》http://edu.51cto.com/course/10712.html）。因為一方面我感覺如果僅僅是有比如“答題卡識別”http://edu.51cto.com/course/8637.html，“圖像拼接”http://edu.51cto.com/course/9313.html這一類的視頻，總是缺乏一個系統的過程；另一方面我也在做視頻的過程中，反省自己對基礎知識是否掌握牢靠了，千萬不能誤人子弟。那么課件的制作，包括內容的順序，主要還是基於《learningOpenCV3》的。結合制作課件，我對《learningOpenCV3》書后的習題較為仔細的解決，並且push到了Github上https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples。有push當然也就有commit了，可喜的是這個commit是由Opencv類庫的創始者，也是《learningOpenCV3》這本書的作者Gary操作的。一來二去混熟了，我就問Gary這書怎么還沒中文版呀？他說開始搞了呀。我就說我能不能加入呀？他說行。要了我的email，接着聯系上了清華出版社，也看到了部分初稿。由於書已經翻譯的差不多了，我就作為reviewer加入，主要是看一看語法和程序方面的錯誤。review的過程，實際上還是一個重復學習的過程，很多在以前學習過程中一筆帶過，或者看不懂就拉倒的地方，現在就必須認真仔細地來看——多多少少要擔負責任的呀。這個過程中，反思走過的路，悟出了一些東西，主要是當時是如何一步一步學習起圖像處理的，和大家分享：
第一個過程，從不了解到了解
我一開始是用csharp的，而且剛開始做圖像處理用的是halcon。halcon的官方自帶的例程很多，百十來個吧，我當時一個一個跑着玩，感覺很有意思；然后就想辦法融合到csharp中去。csharp不是寫界面快嘛，加上halcon的函數效果，就能夠得到完整的程序。然后我開始修改這些例程，實際上，我一開始使用halcon來做圖像拼接，並且實現了出來http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/3390598.html。但是halcon的版權的呀，還有和界面的交互的問題也多，苦惱時看到一本書，叫做《學習OpenCV2》，聽老師傅說這個很厲害，翻了一翻——完全看不懂呀！
第二個過程，抄襲，形成自己的東西
版權是硬傷呀，沒有辦法只能學習OpenCV，一開始不是看《學習OpenCV2》，而是其他書。我采用的方法是在當當、china-pub中搜索opencv這個關鍵字，然后找到所有已經翻譯成中文的opencv方面的書，然后再亞馬遜上面搜索opencv，再找到那些還沒有翻譯的原版。基本上，OpenCV相關的書英文的我都有，比較重要的有中文的。書拿到了，我認為比較高效的方法就是——快速過一遍，有了基礎；然后跑里面的例子，增加感性的認識；然后再根據需要重構，反復反復。這個過程中，也生成自己的專用函數GOCVhelper（位github開源，簡介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/5904251.html）為了使用OpenCV，從頭學習mfc，雖然現在c++發展很迅速了，windows這塊還是mfc支持的比較好；偶爾看到於世琪的dshow對mfc的支持，感覺這個太好了，多次封裝成為了GOMFCTemplate2（位github開源，簡介http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOMFCTemplate2.html），成為一個比較完整的庫了，也發給於世琪看了，他說很好！還幫在微博上推了一下。
但是mfc寫界面實在太慢呀，怎么辦？兩條路。一個是用csharp來寫，在這個方向研究，形成了《Csharp調用基於Opencv編寫的類庫文件》http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOCW.html 這種方法，但是有缺陷，傳遞的圖片不能太大太快；另一個方向是mfc形成更全面的類庫，實現了GreenOpenPainthttp://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6350260.html，類似於畫圖程序，帶文件列表，能夠放大縮小還帶陰影，最重要的還是帶准確的標尺，還能夠畫矩形框。要知道，想在mfc中實現這種效果，全部要底層實現呀，我可是翻遍了github,codeproject，問遍了stackoverflow才得到這樣的結果的。
當然，這些模型的推動，都是有實際項目拉動的。首先實現項目，然后從項目中將模型精良出來，方便下次使用。我基本上采用這個模式吧。
這樣，csharp通過clr調用opencv , GreenOpenPaint實現多圖像處理，再加上GOMFCTemplate2實現實時視頻處理。那么對於桌面來說，基本夠用了。下一步就是手機端和webapi了，這些已經思考到了，在研究。
第三個過程，算法原創
做到這個過程，還只是使用OpenCV做項目。但是隨着項目的深入，很多時候客戶的要求，不是有現成的算法的，也不是通過現有算法進行拼接能夠解決的。怎么辦？只能自己去研究，有一些問題是有論文的，也可能有書，運氣比較好還有matlab代碼；也會遇到了太少見了，論文也比較少。這個時候，需要的能力，還是最基本的英語和數學。能夠快速閱讀得到自己要的東西，但是往往一篇重要的的論文也得讀個十幾、幾十遍吧，數學這塊，我主要從線性代數開始，包括做《learningOpenCV3》課后習題的時候，只要涉及到數學問題，都想辦法給解決掉，推導出來！而不是跳過去。因為我已經認識到，數學對於靈感呀、思維呀綜合能力的影響很重要；能夠把一個定理，比如pca中svd分解給推導一個例題出來，再使用這個函數，那感覺絕對不一樣的（《學習OpenCV3》第7章第4題-SVD奇異值分解的驗算http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7029283.html）。
圖像處理涉及方面很多，無論是理論、實現還是應用場景，再加上軟件、硬件，我也只是接觸、了解、實現了很小的一個部分。但是反思這幾年的過程，感覺還是有必要小結一下的，這里把自己博客中的一些東西串了一下——每一篇博客的發布都肯定是有原因的，不是隨便發布出來的。寫博客是總結，也是分享。現在感覺博客看的人還是比較少，感覺有里面的一些資源，還是有自己的思考在里面的，是有一定價值的東西。大家如果有機會，還是幫忙宣傳宣傳。有機會也多來踩一踩，增增人氣！
最后，放些圖，有圖有真相嘛~
