我想开发一个可以追踪和追踪道路的系统。最初，我只想处理定义明确的道路，之后可能会对未定义良好的道路进行跟踪。
我面临的问题是我不知道从哪里开始。我是图像处理的新手，我希望能得到一些关于从哪里开始以及阅读有关该主题的书籍的指示。我是一个'经验丰富'的程序员（我可以很好地用C和Python编程，并且可以处理C ++和Objective-C），所以代码本身并不是一个大问题 - 它只是“我从哪里开始？什么我读过吗？“这让我很困惑。如果它对我有帮助，我也会学习另一种语言。
我会很感激有关此事的任何提示/建议。
答案 0 :(得分：4)
您可能希望至少从OpenCV开始 - 请查看本教程： http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/opencv-intro.html
答案 1 :(得分：3)
我根本不知道你的数学水平。 “Handbook of Mathematical Models in Computer Vision”是我心目中非常好的参考。你应该看一下“google books”版本。
答案 2 :(得分：2)
由Gary Bradski和Adrian Kaehler亲自动手： Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library 。本书将为您提供很多CV主题的详细介绍，使用OpenCV进行更深入的参考和代码示例，可能是当今最常用的计算机视觉库（最近，NVidia宣布将部分代码移植到他们的GPU）。 OpenCV提供C，C ++和Python API。
Gonzalez和Woods'Digital Image Processing是图像处理技术的好伴侣。
更新我忘记了热门的新Szelisk's book。有一个免费（和好）草稿！
答案 3 :(得分：0)
计算机视觉的维基百科页面非常好：http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision你可以在那里获得很多指向相关主题的内容。
答案 4 :(得分：0)
从非常高层次的角度来看，您可能会发现查看PBS Nova剧集The Great Robot Race很有意思。
获奖团队将视觉分析与相机以及激光测距仪结合使用。激光很棒，但只有非常短（<100英尺）的距离。他们使用激光来确定道路的位置，以及它的颜色。从那里开始，摄像机用于匹配远处道路可能偏离的地方。
答案 5 :(得分：0)
您遇到的问题是video tracking，特别是刚性对象跟踪（这意味着您的对象不可变形）。有各种方法解决这个问题。根据您的数据，您可能希望使用特征/斑点跟踪方法或光流。
我认为光流是一个很好的起点。有两种基本算法：By Horn＆amp; Shunk和Lucas＆amp;奏。 D.Sun（paper and MATLAB code）是最先进的方法之一，他还对以前的工作进行了全面的分析。
计算光流后，您可以跟踪相邻帧中的任何点。为了使其更加健壮，可以使用P.Sand的particle video范例。虽然它可能对你的问题有点过分（像SLAM一样，对吗？），你很可能会得到一个简单的方法。