cs543_hw:CS 543，计算机视觉作业

CS543计算机视觉作业 在计算机科学领域，计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习和深度学习的交叉学科，旨在让计算机“看”并理解图像。本作业集，名为“cs543_hw”，是针对CS543课程——2015春季学期计算机视觉所设计的。这门课程旨在教授学生如何利用算法和技术来解决与视觉数据相关的各种问题。 中的两个作业主题： 1. **边缘和边界检测**：这是计算机视觉中最基础的步骤之一，其目标是从图像中提取出物体的轮廓。常见的边缘检测算法有Canny边缘检测器、Sobel算子、Prewitt算子以及Laplacian of Gaussian（LoG）等。这些方法通过计算图像的梯度强度和方向来寻找像素值变化显著的区域，从而识别出物体的边缘。在实际应用中，边缘检测可以用于图像分割、物体识别和场景理解。 2. **特征跟踪**：特征跟踪是在连续的视频帧或图像序列中追踪特定兴趣点的过程。这对于运动分析、物体跟踪和三维重建等任务至关重要。特征通常是图像中的关键点，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）或快速角点检测（FAST）。特征点的选择通常基于其鲁棒性、不变性和可重复性。特征匹配和跟踪算法包括KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法、Lucas-Kanade光流法和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。 ：“C++” 这表明作业实现语言为C++，这是一种广泛应用于计算机视觉领域的编程语言，因其高效、灵活和丰富的库支持而受到青睐。例如，OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列用于图像处理和计算机视觉的函数，包括上述的边缘检测和特征跟踪算法。 【压缩包子文件的文件名称列表】：cs543_hw-master 这个目录名暗示了这是一个Git仓库的主分支，可能包含了作业的源代码、数据集、测试用例和相关的文档。学生通常会将他们的项目结构化为这样的形式，以便于版本控制和协作。在“cs543_hw-master”文件夹中，可能包含以下文件和子文件夹： - `src/`：存放源代码文件，每个作业可能对应一个或多个C++源文件。 - `data/`：存储输入图像或测试数据，用于运行作业的算法。 - `docs/`：可能包含报告、算法描述或使用说明。 - `results/`：可能包含程序输出的图像、结果文件或日志。 - `test/`：测试用例，用于验证代码的正确性。 - `Makefile`：构建脚本，帮助用户编译和运行代码。 CS543计算机视觉作业涵盖了图像处理的基础——边缘检测和高级概念——特征跟踪，学生通过编写C++代码来实现这些算法，并可能使用OpenCV库。此外，他们还需要理解和应用软件工程的最佳实践，如版本控制和测试，以确保代码的可靠性和可维护性。