学习图像算法阶段性总结 (附一键修图Demo) 2016.04.19更新demo

今天特别感慨，自己从决定研究图像处理，势必要做出一键修图算法。

经历了，三个多月的书籍积累，三个多月的算法调整以及优化。

人是一种奇怪的动物，当你做不到的时候，你以为做到了，自己会感觉很爽，很有成就感。

而当你做到了，却会觉得也就那么回事。

一开始自己只是很意外性地做到了一种劣质的颜色矫正算法，就觉得自己牛上天了。

再到后来一次又一次改进算法，最后那个最原始的算法，烂到我自己都不好意思说。

仅仅一个颜色的修复我就耗费了四五个月，再到半个月做完智能曝光算法，一切好像就是那么顺理成章，自然而然。

跟大多数人不同的是，我是从一开始就坚持每一个算法都要自己写，自己实现。

包括图像裁剪，图像翻转，图像模糊，图像锐化，图像降噪，图像缩放，PS曲线等等很基础的算法，

我都是自己一句一句敲出来的，在写的过程中，也不记得自己修改了多少次了。

我固执地认为，图像修复是所有图像算法，包括识别分析以及深度学习机器学习等等算法，最基础也是最核心的东西。

因为如果图像能修复到一定的程度，对所有上层算法，绝对是质量的飞跃，例如识别算法，识别准确率必然是提升的。

在这个过程中，最大的感受就是千万不要小看每一个算法，你只要用每一个算法最核心最优秀的思想，就能创造更多更优秀的算法。

至于算法优化其实就是一句话：时空，时间空间，用时间换空间，用空间换时间，如果能两者兼顾则更佳。

所以我自己在写算法的时候，就是时刻考虑内存空间，算法耗时，这非常重要。

昨天看了下自己离职的日期：2015.9.16，时至今日已经半年多了。

半年多的坚持和努力，白发也多了起来，人也憔悴多了。

最近也开始投简历了，在这个过程中也碰到了不少挫折，

主要是没多少人相信我是真的想回企业里踏实成长，

经历了那么多事情，其实也只是希望自己能真正地稳定下来，特别是在图像算法这个领域能有所建树。

这段时间，认识了不少网友，得到了不少网友的认可，自己也尽自己所能，回答一些他们询问我的问题，分享自己的一些心得体会。

也有不少网友热情地邀我去加盟他们，不过说实话，北京，上海，杭州，这几个地方自己就是不太喜欢，最喜欢的还是深圳。

原因很简单，我把深圳图书馆当成了家。

在深圳的那段时间，除了上班，偶尔跟朋友出去，我去得最多的地方就是图书馆。

为了能稳定一点，若非特殊情况，现在我只考虑大公司。

学习是一生的事情，投资自己不会错的。

在珠海金山的时候，每个月，薪水里都有一千多元被我用来买书学习，

在学习这方面我真的不节俭，所以到现在，自己除了一身的能力和知识，也没什么积蓄。

而在深圳，图书馆经常有新书，资料非常全，省去了我很大一部分的开销，这也是为什么我很喜欢深圳这个图书馆城市最大的原因。

我的QQ和微信签名是：

To get where you want to go, you have to know where you are.

不记得什么时候写的，然后一直没再改过，你要去什么地方的前提是，你必须知道你自己现在在哪里。

在学图像算法的过程中，我经常看一些招聘信息，看看企业要求的条件是什么，

自己是不是满足这个条件，如果不满足，排个期，一步一步学起来。

学习以及能力培养，没有捷径，一步一个脚印，踏踏实实，稳稳当当。

虽然到现在，自己很多能力还是没达到标准。

我一直认为，100分只是及格.

所以很多东西还不够好，还有缺陷。

有网友跟我聊，他说他是在学习，而我是在超越。

其实也很正常，只有超越别人，才有核心竞争力。

我把100分当及格分，你把100分当满分，这是非常不一样的。

很多时候，心态要好，傻逼样的去坚持，必有牛逼样的结果。

想想自己最惨的时候，在大学里，5片面包过一天。

现在与那时候相比，已经好太多了。

那些看不起我的人，就让他们看不起呗，与我无关。

前段时间向一个老同事请教，他说他经历跟我有点像，但也有不同。

不过他告诉我最深刻的话就是：

　　人太在意别人对自己的看法，而忽略了自己最重要的东西。

要放下执念，稳稳当当地走下去。

一键修图也算是自己最近一段时间的短期目标，从不懂到做出来，也只有自己知道这之间的苦楚。

很多时候，我想做什么事情的时候，都有朋友笑我天真，不自量力。

但是，我是强执行力，行动派，不去做，我不知道自己能做到什么样子，但是要去做。

很多人做事情只停留在想和想去做，而不是立刻去做。

其实失败没那么可怕，失败又不会死，没什么好怕的，如果你连死都不怕，那就更没什么好怕的了。

有不少网友也一直想我分享这个算法，不是我不愿意，是我觉得授人以鱼不如授人以渔，而且自己那么辛苦做出来的东西，真的没那么容易就分享出去。

我不是伟人，我没那么伟大。

这个世界还有很多事情，值得我们用心去做好它。

贴一些一键修图的效果图(图片源自网络)。

原图->效果图。

Demo下载:　　

http://files.cnblogs.com/files/tntmonks/%E4%B8%80%E9%94%AE%E4%BF%AE%E5%9B%BE.zip

2016.04.19更新:

优化算法，改进背光图片的修复。

新Demo下载:

http://files.cnblogs.com/files/tntmonks/autotone.zip

(注:可能会被杀毒软件误杀，添加为信任即可)

不少网友在问，我就补充一下这个我这个算法的核心思路是： 拟合曲线

只能说这么多，说破没酒喝。

俺的联系方式如下:

邮箱: gaozhihan@vip.qq.com

QQ:200759103

联系我时请说明来意，不然一律忽略，谢谢。

除了IT技术之外，本人也涉猎了很多其他领域的知识，欢迎大家一起来互相探讨学习。