Python图像处理与计算机视觉课程作业详解

资源摘要信息:"《图像处理和计算机视觉》单元作业详细知识点梳理： 1. 第一次作业：使用numpy画曲线 知识点：Python编程基础、numpy库的使用、数据可视化。Numpy是Python中用于科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象以及相关工具。通过此作业，学生将学习如何利用numpy库生成数据点，进而绘制出二维或三维空间中的曲线。 2. 第二次作业+课堂提问：数字图像的采样、量化、伽马变换、图像卷积 知识点：数字图像处理基础、图像采样和量化、伽马校正、图像卷积操作。采样和量化是图像数字化处理的基础步骤。采样涉及到空间分辨率的定义，量化则是将采样后的连续值映射为离散值的过程。伽马变换是图像处理中用于校正图像显示的非线性转换。图像卷积是图像处理中的核心概念，通过不同形式的卷积核可以实现图像的锐化、模糊等效果。 3. 第三次作业+课堂提问：彩色图像的不同颜色空间转换 知识点：颜色模型、颜色空间转换。常见的颜色空间包括RGB、CMYK、HSV等。理解不同颜色空间的特点及它们之间的转换关系对于图像处理尤为重要，例如在某些图像处理任务中，将RGB转换到HSV空间可能会更方便进行颜色分析。 4. 第四次作业+课堂提问：图像的几何变换，使用不同的工具包实现 知识点：图像几何变换、仿射变换、透视变换、图像变换工具包的使用。图像的几何变换是改变图像中对象形状和大小的过程，包括旋转、缩放、平移等。通过仿射变换，可以实现图像的倾斜和变形，透视变换则用于处理图像中的视点和透视深度变化。 5. 第五次作业+课堂提问：图像平滑滤波器课后作业 知识点：图像滤波、平滑滤波器、高斯滤波、均值滤波、中值滤波。图像平滑滤波器用于去除图像噪声或细节，常用方法有高斯滤波、均值滤波和中值滤波。了解不同滤波器的特点和应用场景对于改善图像质量至关重要。 6. 第六次作业：图像二维傅里叶变换 知识点：频域分析、傅里叶变换、图像处理中的频域滤波。傅里叶变换是图像处理中分析图像频率成分的重要工具，它将图像从空间域转换到频率域，便于进行频率相关的图像处理，如高频强调或低频去噪等。 7. 第七次作业：图像特征提取：直线和圆以及HOG和lbp特征 知识点：图像特征提取、直线和圆形特征检测、HOG特征、LBP特征。图像特征提取是计算机视觉中的核心问题，HOG和LBP是两种常用的纹理特征提取方法。HOG用于检测图像中的局部梯度强度和方向，而LBP关注局部区域内的灰度变化。 8. 第八次作业：KNN实现手写数字数据集分类和svm实现葡萄酒数据集分类 知识点：机器学习算法、KNN算法、支持向量机（SVM）、分类任务。KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基本的分类与回归方法。SVM是一种强大的分类器，通过找到最佳的超平面来区分不同的数据类别。这两个算法在处理图像分类问题中有着广泛应用。 9. 第九次作业：使用预训练模型ResNet101和MobileNet的模型进行图像分类 知识点：深度学习、卷积神经网络（CNN）、预训练模型、模型迁移学习。ResNet101和MobileNet是两种在图像识别领域效果优异的卷积神经网络模型。预训练模型可以在有限数据的情况下快速实现高质量的图像识别任务，通过迁移学习，预训练模型可以在特定的数据集上进行微调。 10. 第十次作业：目标识别--小狮子识别+手写数字识别 知识点：目标识别、卷积神经网络（CNN）、图像标注和识别。目标识别是计算机视觉中的核心问题，涉及从图像中识别和定位特定物体。通过本作业，学生将实践构建CNN模型，训练模型进行物体检测和分类，实现对特定目标的识别。 以上是根据《图像处理和计算机视觉》单元作业的描述总结出的详细知识点，涉及从基础的图像处理技术到深度学习在图像识别中的应用，旨在帮助学生全面掌握图像处理和计算机视觉领域的核心概念和方法。"