UCF的计算机视觉导论

"计算机视觉简介——佛罗里达大学课程概览" 本文主要介绍的是佛罗里达大学开设的计算机视觉（CV）课程，通过这门课程，我们可以深入了解计算机视觉的基本概念及其未来的发展趋势。计算机视觉是一门多学科交叉的领域，涉及到图像理解、机器视觉、机器人视觉、图像分析以及视频理解等多个方面。它致力于赋予计算机“看”的能力，通过分析和解释图像或视频数据，来提取有用信息并做出决策。 图像在计算机视觉中是基础元素。图像通常被表示为二维数组，包含强度值或灰度级别，范围从0（黑色）到255（白色）。对于彩色图像，它是一个32位数组，分别对应红、绿、蓝三个颜色通道。图像的分辨率表示行数和列数，如128x128、256x256等。此外，图像可以以多种格式存储，如TIF、PGM、PBM、GIF、JPEG等。 视频则是一系列连续的帧，通常以每秒30帧的速度播放。常见的视频格式有AVI、MPEG和QuickTime。 计算机视觉中的核心概念之一是图像形成。这个过程涉及光源、相机（包括外部参数和内部参数）以及场景的表面反射和形状。相机通过透视投影或正交投影将三维世界转化为二维图像。例如，透视投影模拟人眼观察的方式，而正交投影则用于简化几何形状的表示。 计算机视觉技术还涵盖了从二维图像恢复三维形状的方法，如立体视觉（Stereo），通过比较左右眼图像来计算深度信息；运动分析，通过跟踪物体在不同帧间的移动来推断其位置；还有基于阴影、纹理、轮廓等特征的形状恢复技术。 课程可能还会深入探讨如何利用这些技术来解决实际问题，如自动驾驶汽车的安全导航、人脸识别、医疗影像分析等。随着深度学习和人工智能的快速发展，计算机视觉的应用前景越来越广泛，它将在各个领域继续发挥重要作用，如智能安防、工业自动化、虚拟现实和增强现实等。 佛罗里达大学的"Introduction to CV"课程将提供一个全面的视角，让学生了解计算机视觉的基本原理和技术，并预见到这一领域的未来发展趋势。这不仅有助于学生掌握关键技术，还能激发他们在这一前沿领域进行创新研究的兴趣。