COMP 9517 计算机视觉项目指南与图像处理技术

资源摘要信息: "vision-automata: COMP 9517 计算机视觉 S1" 在 COMP 9517 计算机视觉 S1 课程中，学生们将参与一个团体项目，该项目分为两个部分，并包含内置检查点，以帮助学生更好地管理项目进度和可交付成果。本课程强调图像分割、特征描述和对象跟踪这三个计算机视觉的核心技术，并且鼓励学生在实践中掌握这些技能。 图像分割是计算机视觉中的一个基础任务，它的目的是将图像划分成多个部分，这些部分具有共同的特征，例如颜色、纹理或亮度。图像分割在理解场景内容和目标识别等方面起着至关重要的作用。为了实现图像分割，研究者和工程师通常会利用不同的算法，如区域生长、水平集方法、图割算法以及基于深度学习的卷积神经网络等。 特征描述涉及到从图像中提取能够代表目标或场景的特征，并使用这些特征来描述对象。特征描述符应该对图像的光照变化、视点变化以及尺度变化具有良好的不变性。在本课程中，学生将学习如何使用特征描述符来匹配模型帧中的对象和序列中的其他帧。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了许多用于特征提取和描述的工具，比如 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。 对象跟踪是指在视频序列中检测和跟踪一个或多个运动对象的过程。这通常涉及到预测对象在连续帧中的位置，并对其进行状态估计。在项目的第一部分中，学生将被要求使用视频进行对象跟踪，并能够在每一帧中显示估计的对象位置。跟踪技术的难点在于处理遮挡、背景杂乱、光照变化以及快速运动等问题。 对于该项目，学生还需要能够处理包含多个感兴趣对象的视频，并通过视频跟踪它们。每个视频帧中应显示估计的对象位置，以及视频中每一帧中估计对象位置的细节。 Python 是在计算机视觉领域广泛使用的一种高级编程语言，它具有丰富的库和框架，比如 OpenCV、NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等。通过 Python，学生可以更加方便地实现图像处理、数据可视化和机器学习算法。在本课程项目中，学生将使用 Python 作为编程语言来完成计算机视觉任务。 压缩包子文件的文件名称列表中包含的 "vision-automata-master" 表明该项目可能是一个开源项目或者包含了一个主要的目录名称，其中可能包含了项目相关的核心代码库、文档和资源。使用这种结构化的项目文件名有助于学生更好地组织和管理项目资源，同时便于协作和版本控制。 总的来说，该项目通过实践让学生更深刻地理解计算机视觉的基本概念和技术，并为他们在相关领域的工作或研究打下坚实的基础。通过对图像分割、特征描述和对象跟踪的学习和应用，学生将能够掌握构建复杂计算机视觉应用所需的核心技能。