计算机视觉课程介绍 - 孙明竹教授

"该资源是一份关于计算机视觉的PPT资料，主要由南开大学机器人与信息自动化研究所的孙明竹教授提供。课程涵盖了计算机视觉的基础理论和算法，并提供了多种参考书籍，包括马颂德和张正友的经典著作，以及David Forsyth和Jean Ponce的现代方法论著等。此外，还强调了利用网络资源进行学习的重要性，如期刊、会议论文、在线论坛和搜索引擎。课程成绩由平时作业和期末考试组成，学生可以通过多种方式获取帮助和答疑。" 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它旨在使计算机系统能够从图像或视频数据中理解和解释周围环境。这个领域结合了图像处理、机器学习、模式识别、数学和计算机图形学等多个学科的知识。 马颂德和张正友的《计算机视觉——一种理论与算法基础》是入门者了解基础概念的好选择，书中详细介绍了基本的图像处理技术和计算机视觉的早期算法。而David Forsyth和Jean Ponce的《计算机视觉——一种现代的方法》则更深入地探讨了现代计算机视觉中的理论和技术，包括基于概率和统计的学习方法。 Rafael Gonzales等人编写的《数字图像处理(MATLAB版)》则侧重于图像处理技术，提供了MATLAB实现，适合学习实际操作和实验。Milan Sonka的《图像处理、分析与机器视觉》则更全面地涵盖了图像分析和机器视觉的应用，包括特征检测、图像分割和三维重建等内容。 在学习计算机视觉时，除了教材，查阅期刊和会议论文是获取最新研究成果的重要途径。同时，积极参与官方网站、专业论坛、个人主页、博客，以及利用Google、百度等搜索引擎，可以帮助学习者及时掌握行业动态，解决实际问题。此外，Wikipedia等在线百科全书也是快速获取概念性知识的便捷工具。 在孙明竹教授的课程中，学生将通过平时的作业锻炼实际技能，期末考试则测试他们对整个课程内容的理解和掌握程度。通过这样的学习，学生不仅可以掌握计算机视觉的基本原理，还能培养解决问题和应用知识的能力。