计算机视觉入门：UB CSE573讲义

"UB计算机学院CSE573讲义1，主要涵盖了计算机视觉与图像处理的基础知识，适合对人工智能领域感兴趣的学习者。" 本课程是UB（University at Buffalo）计算机科学与工程学院CSE573的核心课程，主题为“Introduction to Computer Vision and Image Processing”。课程旨在介绍如何从数字图像中计算并理解3D世界的属性，以及如何基于感知图像对真实物理对象和场景做出有用决策。课程内容可能包括了图像分析、形状估计、运动估计、识别等多个方面，与计算机图形学有密切联系。 1. 计算机视觉的定义： - Trucco和Verri在1998年的定义：通过一个或多个数字图像计算3D世界中的属性。 - Stockman和Shapiro在2001年的观点：基于感知图像对真实物体和场景做出有意义的决策。 - Ballard和Brown在1982年的描述：从图像中构建明确、有意义的物理对象描述。 - Forsyth和Ponce在2003年的阐述：从图片或图片序列中提取世界描述。 2. 计算机视觉与计算机图形学的区别与联系： - 计算机视觉有时被视为计算机图形学的逆过程，两者都涉及到从现实世界到图像的转化，但计算机视觉是从图像反向推导现实世界的信息。 - 两者的交汇点包括形状建模、光照建模、运动建模、光学建模以及图像处理。计算机图形学侧重于动画渲染、用户界面设计、表面设计等，而计算机视觉则专注于形状和运动估计、识别等任务。 3. 课程内容概览： - 第一章可能涉及了计算机视觉的基本概念和历史背景，展示了不同类型的图像（如美丽的和不那么美观的），以激发学生对图像处理的兴趣。 - 接下来可能会深入讨论如何从图像中提取信息，包括图像特征检测、图像分割、物体识别等技术。 - 可能还会涵盖基础的图像处理技术，如滤波、增强、恢复，以及更高级的计算机视觉技术，如深度学习在图像识别中的应用。 - 运动分析和3D重建也是可能的教学内容，这有助于理解物体和场景的动态变化。 学习这个课程，学生将有机会掌握一系列用于理解和解析图像的工具和技术，这对于在人工智能领域，特别是图像处理和计算机视觉方向的职业发展至关重要。同时，这门课程也会提供一个良好的平台，让学生能够将理论知识应用于实际问题解决，为未来的研究和开发工作打下坚实的基础。