计算机视觉基础课程详解:从图像预处理到特征提取
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更新于2024-08-03
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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。
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2023-09-05 上传
2023-08-27 上传
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2023-07-09 上传
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