计算机视觉基础课程,ppt课件
计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个技术的交叉应用,旨在让计算机系统能够理解和解析图像与视频信息。本课程“计算机视觉基础”是北京邮电大学人工智能学院提供的,面向对计算机视觉有兴趣的学习者,提供了一套全面的理论与实践知识体系。 在PPT课件中,你可以期待涵盖以下核心知识点: 1. **图像获取与表示**:讲解如何通过数码相机、扫描仪等设备获取图像,并介绍像素、色彩空间(如RGB、HSV)以及图像的基本操作,如缩放、旋转、平移和滤波。 2. **图像处理**:包括图像增强(如直方图均衡化)、去噪(如中值滤波、高斯滤波)以及边缘检测算法(如Canny边缘检测、Sobel算子、Hough变换)。 3. **特征提取**:重点讲述SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等经典特征描述符,以及它们在物体识别和匹配中的应用。 4. **形状描述与匹配**:探讨形状轮廓的表示方法,如霍夫变换、形状上下文、形状模板匹配等,以及在图像分析中的作用。 5. **机器学习基础**:介绍监督学习和无监督学习的基本概念,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)以及聚类算法(如K-means)。 6. **深度学习与卷积神经网络**:讲解神经网络的基础,重点是卷积神经网络(CNN)的结构和工作原理,以及在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的应用。 7. **实例分析与项目实践**:通过实际案例,如行人检测、人脸识别、图像分类等,来演示计算机视觉技术的运用,并指导如何利用OpenCV等库进行编程实现。 8. **最新进展与挑战**:介绍计算机视觉领域的前沿研究,如生成对抗网络(GANs)、深度强化学习在视觉任务中的应用,以及在自动驾驶、医疗影像分析等领域的新挑战。 通过这门课程的学习,你可以掌握计算机视觉的基础理论,并具备解决实际问题的能力。同时,课件中的A01_cvclass_basic-master可能包含详细的讲义、练习题和项目代码,这些将帮助你深入理解并实践所学内容。无论你是计算机科学专业的学生,还是对此领域感兴趣的技术人员,都能从中受益匪浅。
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