《图像处理与计算机视觉》单元作业

简介：
《图像处理与计算机视觉》单元作业涵盖了从基础到高级的各种图像处理技术和算法实践，旨在通过实际操作加深学生对课程理论知识的理解和应用能力。 共分为10次作业，使用Python语言编程： 第一次作业：利用numpy绘制曲线。 第二次作业+课堂提问：涉及数字图像的采样、量化、伽马变换及图像卷积操作。 第三次作业+课堂提问：探讨彩色图像在不同颜色空间之间的转换方法。 第四次作业+课堂提问：研究图像几何变换，并使用不同的工具包实现相关技术。 第五次作业课后练习：学习和应用图像平滑滤波器的知识与技能。 第六次作业内容为进行二维傅里叶变换的实践操作。 第七次作业重点在于图像特征提取，包括直线、圆以及HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）等特征的应用。 第八次作业要求使用KNN算法对手写数字数据集进行分类，并用SVM方法对葡萄酒数据集完成分类任务。 第九次作业：利用预训练模型ResNet101与MobileNet来进行图像分类的实验研究。 第十次作业包括目标识别，具体为小狮子和手写数字的识别。