计算机视觉基础学习：课件与概览

"这是一份来自内蒙古大学的计算机视觉课程讲义，由马英东教授主讲。课程涵盖了计算机视觉的基础知识，包括介绍、领域概述、推荐教材、编程工具、课程评分标准、投影几何与相机模型等内容。课程强调这是一个快速发展的研究领域，需要线性代数、基本微积分和概率论的基础知识，而图像处理或MATLAB的经验虽然有帮助但非必需。此外，还提供了如Google Scholar、主要的计算机视觉会议期刊以及知名大学的相关课程作为参考资料。" 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和解析图像及视频数据。在本课程中，首先会引入计算机视觉的概念，帮助学生理解如何让计算机从图像中获取信息，例如识别天空、建筑、汽车、人脸、街灯或旗帜等元素。 为什么我们要研究计算机视觉呢？因为图像和视频数据在我们的日常生活中无处不在。视觉信息的理解对于自动化、无人驾驶、智能安全监控、医疗影像分析等众多应用至关重要。计算机视觉的研究旨在模拟人类视觉系统，实现对环境的智能感知和理解。 在课程内容上，投影几何与相机模型是计算机视觉中的基础部分。投影几何探讨了如何将三维世界投影到二维图像平面上，而相机模型则解释了图像形成的过程，包括镜头、传感器等因素对图像的影响。理解这些概念对于进行图像恢复、三维重建等任务是必不可少的。 推荐的教材和参考资源可以帮助学生深入学习计算机视觉的最新研究成果。Google Scholar是一个强大的学术搜索引擎，可以查找最新的研究论文；CVPR、ICCV、ECCV是计算机视觉领域的顶级会议，发布了许多前沿工作；TPAMI、TIP、PR、IJCV等是该领域的权威期刊，发表了大量高质量的研究文章。同时，如CMU（卡内基梅隆大学）、MIT（麻省理工学院）、Stanford（斯坦福大学）和UIUC（伊利诺伊大学香槟分校）等高校的计算机视觉课程也是获取知识的好去处。 在编程工具方面，通常会使用如MATLAB或Python等语言，结合OpenCV等库进行实践操作，帮助学生将理论知识转化为实际技能。课程的评分标准可能包括项目完成、课堂参与、作业和期末考试等多个方面，鼓励学生全面发展理论与实践能力。 这份计算机视觉课件为初学者提供了一个全面的入门平台，涵盖了理论知识、实用技术以及研究动态，是学习和探索计算机视觉领域的宝贵资源。