计算机视觉基础课程详解：从图像预处理到特征提取

本资源是一系列关于计算机视觉基础课程的详细教学大纲，涵盖了从课程概述到深入实践的多个阶段。主要内容分为四章： 1. 第一章：课程概述 - 本章首先介绍了计算机视觉的基本概念，包括其定义、重要性以及在现实生活中的应用场景。课程包含四个课时，分别讲解了计算机视觉的概述、常见的应用场景及其面临的挑战，以及介绍了一些常用的开源库。 2. 第二章：图像预处理 - 本部分着重于图像的预处理技术，涉及图像显示与存储、对比度拉伸（CLAHE）、腐蚀膨胀与开闭运算、滤波与边缘检测等。每个课题都配以习题，帮助学员巩固理论知识。通过这些技术，学生将学习如何提升图像质量和提取关键特征。 3. 第三章：图像特征提取 - 进一步深入到图像特征的提取，包括颜色特征、几何特征（如边缘、角点和斑点）以及局部特征（SIFT、SURF和ORB）。这一章节详细讲解了各种特征描述子的原理和应用，并提供相应的习题进行实践练习。 4. 第四章：深度学习前的传统方法 - 在引入深度学习之前，课程探讨了传统的图像分割技术，如GraphCut算法在人脸检测和行人检测中的应用。这部分内容展示了在深度学习兴起前，业界如何利用算法进行目标检测。 这个课程旨在通过理论讲解和实践操作，帮助学员掌握计算机视觉的基础理论和关键技术，为后续深度学习领域的学习打下坚实基础。无论是对初学者还是进阶者，这都是一份详尽且实用的教育资源。