计算机视觉- 华盛顿大学讲义-2019

计算机视觉是信息技术领域的一个关键分支，它涉及到图像的获取、处理、分析以及理解，从而让机器能够“看”并理解世界。华盛顿大学2019年的计算机视觉课程讲义提供了深入探讨这一领域的宝贵资料，包括PDF幻灯片和其他辅助学习资源。 计算机视觉的基础涉及图像形成原理，即光线如何通过镜头或传感器捕捉到场景信息，转化为数字图像。这涵盖了光学、传感器技术和像素阵列的工作方式。在讲义中，可能会介绍不同的成像模型，如针孔相机模型，以及如何通过这些模型进行逆向工程，重构3D场景。 图像处理是计算机视觉中的重要环节，包括图像增强、去噪、直方图均衡化等预处理技术。这些技术旨在改善图像质量，提高后续分析的准确性。讲义可能详细讨论了滤波器（如高斯滤波和拉普拉斯滤波）的使用，以及如何利用它们来平滑图像或检测边缘。 在特征检测和描述方面，课程可能会涵盖SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（快速 orb）等经典算法。这些特征是计算机识别图像中的关键点和描述符，对于物体识别、匹配和追踪至关重要。 图像分类和对象检测是计算机视觉的另一个核心主题。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN），已经在这个领域取得了显著进步。讲义可能包括对AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构的介绍，以及如何训练和优化这些网络以实现高精度的图像分类和定位。 此外，课程可能还会涉及语义分割，这是一种预测图像中每个像素类别任务，常用于自动驾驶和医疗影像分析。讲义可能会讲解FCN（全卷积网络）及其后续改进版本如U-Net的原理和应用。 在立体视觉和三维重建中，讲义可能涵盖了基于特征匹配的三角测量方法，以及结构光、RGB-D传感器等技术。这些技术可以帮助计算物体的深度信息，进而构建3D模型。 课程可能会探讨计算机视觉在现实世界的应用，如自动驾驶、人脸识别、图像搜索、视频分析等，以及当前的挑战和未来的研究方向。 华盛顿大学2019年的计算机视觉讲义不仅提供理论知识，还可能包含实际案例研究和编程练习，帮助学生将理论应用于实践，提升解决问题的能力。对于任何对计算机视觉感兴趣的人来说，这是一份极其宝贵的教育资源。