人工智能2.0课程大纲：从计算机视觉到视觉处理分析

"CSDN学院的人工智能2.0课程大纲提供了一个全面的学习路径，适合想要转行或深入学习人工智能，尤其是计算机视觉领域的学员。虽然具体的课程内容尚未推出，但大纲提供了自学的指导。大纲分为主课和公共课部分，涵盖了从基础理论到实践应用的多个模块。 在主课的公共课部分，首先是计算机视觉引论，由屈老师讲解。这一模块主要介绍计算机视觉的基本概念，包括什么是计算机视觉，如何构建第一个视觉程序，以及视觉系统的构成。学习者将通过构建Hello,world!视觉程序和扩展其功能来实践这些知识，掌握计算机视觉的基本构成要素、入门程序建立步骤以及课程的体系结构。 接着是数字成像系统，同样是屈老师的课程。这部分内容深入探讨了照明模型、颜色模型（如RGB和HSV），图像的采集与传输，以及图像和视频的压缩与显示。学习者将学习到如何理解和掌握光照模型、颜色空间表示，了解图像传感器的工作原理，以及各种图像传输和压缩标准，如JPEG和MPEG等。 在模块二的视觉处理与分析中，课程侧重于图像处理算法基础。这包括图像滤波与去噪（如加权滤波、中值滤波、数学形态学滤波）、边缘检测（如Sobel、LoG、Canny算子）、直方图与图像分割（如阈值分割、区域生长、局部阈值分割、分水岭算法和基于轮廓的分割），以及图像特征描述。学员将通过米粒检测微项目实战，掌握OpenCV库中的图像预处理、阈值化、分割和特征描述的综合运用。 整个课程大纲旨在帮助学习者从理论到实践，逐步建立起对计算机视觉的全面理解，通过实例和实战项目提升技能，为人工智能领域的人才培养奠定了坚实的基础。"