如何扩展和加深图像/视频处理的基本技能？

我没有上图像处理课程，但最近三个月我根据讲义和重要书籍研究了该主题。因此，在这一点上，我想提高我的图像处理能力。当然，我正在练习很多图像处理工作，但工作似乎非常相似。

作为一名程序员，我从顶级编码器或类似的编码器中学到了很多东西，您可以互相竞争以获得更好的编程。我可以在任何网站上争夺图像处理难题吗？

我希望您意识到（从您的问题的形式来看，我认为是的），三个月的阅读并不能真正让您成为图像处理专家。

我对topcoder很熟悉，但是尽管您所需要使用的问题和方法的难度可能与图像处理问题相似，但要设计可用的图像处理应用程序：进行特定于问题的研究，实施发现并提出新的想法，对其进行测试以获取可靠的结果，则需要花费几个小时以上的时间（对于topcoder马拉松比赛，甚至需要一周的时间）。

如果您只想了解有关基本图像处理工具的更多信息，建议您：

• 拿走所有文献，随机打开页面，研究并实施在那里解释的概念
• 使用计算机视觉库（例如OpenCV）或在matlab中工作，获取一些图像，然后尝试在其上使用和显示各种图像处理方法（从简单的形态到更复杂的东西，例如霍夫线检测）。尝试并预测结果，以图形方式显示它们，并了解获得的结果。

如果您对图像处理中的特定问题感兴趣（例如，我正在进行基于内容的图像检索-现在是CBIR，并且我的意思是差不多在过去的5个月中），并且希望在该特定主题上有所进步，那么我的建议是这样的：

• 搜索Google学者，Mendeley文章数据库，IEEEXplore以获取与此主题相关的作品
• 下载方式太多，可能是您准备阅读的3-5篇论文。脱脂抽象，吴向明和结论部分，并筛选出声音相关的和有趣的文章。优先考虑当前（最新）的文章以及具有当前参考文献的文章。
• 阅读所有这些。多次阅读最重要的文章。希望这将是您工作的基础，到您完成第5次通读时，您的笔迹将充满空白，并且看起来至少有点草率。
• 实施。从简单，直接的实现过渡到优化的实现。
• 在开始执行此操作之前，请确保您具有要测试的数据集。如果没有在足够大的数据集上进行测试，则不相关。有些作品提到了他们正在使用的数据集，或者可以在附属大学的网站上找到其数据集。
• 有一些公共数据集（例如，用于对象分类的数据集）还组织了年度挑战，您可以在其中挑战许多人的新想法来测试您的新想法（但这远比topcoder：D大）
• 如果您得到不错的结果，那就很好。如果您使用某些新想法比最新技术获得更好的结果，请仔细检查它们。然后三重检查它们。然后发表一篇花哨的文章；）

我敢肯定，您可以在学习有趣的图像处理知识和从我写的内容中进行实时耗时的研究之间找到一个中间点。实际上，这是一个主意：在这里闲逛，尝试理解并帮助解决别人的问题！他们都需要研究思考的步骤，它们随所需步骤的深度而变化；）无论如何，我希望它会有所帮助。