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计算机视觉教程课件——胡占义、董秋雷、申抒含.rar

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简介:
该资源为《计算机视觉教程》课程的教学课件,由胡占义、董秋雷和申抒含精心制作,内容详实丰富,适合学习与教学使用。 关于《计算机视觉》讲义的一点说明:本讲义是胡占义研究员为国科大硕士研究生春季学期开设的《计算机视觉》课程所用教材第1-4章,以及包含射影几何、摄像机模型等内容的四个附录。由胡占义研究员编写。 随着互联网的发展,人们对学习资料和参考文献的阅读习惯已经发生了重大变化。现在人们很少会完整地研读一本教材,而是根据需要在网上寻找具体的内容片段。因此,《计算机视觉》课程讲义也以单章形式提供给读者方便查阅与研究使用。 目前几乎所有的高校都有从事计算机视觉的研究人员,但很多学生和老师都没有系统学习过这门课,尤其是在“深度学习热潮”之前的相关内容。笔者认为,在当前的科研环境中,许多人甚至不了解计算机视觉领域的奠基人David Marr及其提出的计算视觉理论。为了给相关人员提供参考与帮助,并作为回报社会的方式之一,《计算机视觉》讲义将在课题组主页上陆续发布供免费下载和阅读。 该讲义汇集了作者三十年来从事计算机视觉研究的心得体会及总结,如有不妥之处,请大家批评指正。笔者在此感谢国家自然科学基金委、科技部、中科院以及国科大长期以来的支持与帮助。

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    该资源为《计算机视觉教程》课程的教学课件,由胡占义、董秋雷和申抒含精心制作,内容详实丰富,适合学习与教学使用。 关于《计算机视觉》讲义的一点说明:本讲义是胡占义研究员为国科大硕士研究生春季学期开设的《计算机视觉》课程所用教材第1-4章,以及包含射影几何、摄像机模型等内容的四个附录。由胡占义研究员编写。 随着互联网的发展,人们对学习资料和参考文献的阅读习惯已经发生了重大变化。现在人们很少会完整地研读一本教材,而是根据需要在网上寻找具体的内容片段。因此,《计算机视觉》课程讲义也以单章形式提供给读者方便查阅与研究使用。 目前几乎所有的高校都有从事计算机视觉的研究人员,但很多学生和老师都没有系统学习过这门课,尤其是在“深度学习热潮”之前的相关内容。笔者认为,在当前的科研环境中,许多人甚至不了解计算机视觉领域的奠基人David Marr及其提出的计算视觉理论。为了给相关人员提供参考与帮助,并作为回报社会的方式之一,《计算机视觉》讲义将在课题组主页上陆续发布供免费下载和阅读。 该讲义汇集了作者三十年来从事计算机视觉研究的心得体会及总结,如有不妥之处,请大家批评指正。笔者在此感谢国家自然科学基金委、科技部、中科院以及国科大长期以来的支持与帮助。
  • 2023年国科大期末考(
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    本课程为2023年国科大计算机视觉期末考试内容总结,由董秋雷教授指导,涵盖图像处理、模式识别与深度学习等核心领域,旨在评估学生对计算机视觉理论和技术的理解与应用能力。 2023年国科大计算机视觉期末考试(董秋雷)
  • 2017-2018学年国科大期末考试(
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    该文档收录了2017-2018学年中国科学院大学在董秋雷教授指导下开设的计算机视觉课程的期末考试题目,反映了当时教学内容和学术要求。 2017-2018年国科大计算机视觉期末考试(董秋雷)
  • 中国科学院大学国科大期末考试试卷
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    该文档为中国科学院大学计算机科学与技术学院董秋雷教授所开设的计算机视觉课程期末考试试卷,涵盖了课程中的核心知识点和技能要求。 中国科学院大学国科大计算机视觉董秋雷期末考试试卷图片和试卷照片。
  • 中国科学院大学2019年期末考试(非照片版)
    优质
    本页面为中国科学院大学2019年计算机视觉课程期末考试题目集,由董秋雷教授授课。内容涵盖图像处理与分析、模式识别等核心知识点,适合相关专业学生参考学习。 2019年考试涉及计算机视觉的内容,请提供非照片形式的文字版资料,确保内容可以复制粘贴。
  • 基础PPT
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    本PPT课件为计算机视觉基础课程设计,内容涵盖图像处理、特征提取与匹配、物体识别等核心概念和方法,旨在帮助学生构建扎实的技术理论框架。 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支,它融合了图像处理、机器学习以及深度学习等多个技术领域的知识与技能,旨在使计算机系统能够理解和解析图像及视频中的信息。“计算机视觉基础”课程由北京邮电大学人工智能学院提供,面向所有对这一领域感兴趣的学习者。该课程涵盖了全面的理论和实践内容。 在PPT课件中,你将接触到以下核心知识点: 1. **图像获取与表示**:讲解如何使用数码相机、扫描仪等设备捕获图像,并介绍像素的概念及色彩空间(如RGB、HSV)的相关知识以及基本的操作方法,例如缩放、旋转和平移变换。 2. **图像处理技术**:包括增强图像质量的方法(比如直方图均衡化)、去除噪声的技术(中值滤波和高斯滤波等),还有用于边缘检测的算法(Canny算子、Sobel算子及霍夫变换)。 3. **特征提取方法**:详细介绍经典的尺度不变特征转换(SIFT)、加速稳健特征(SURF),以及定向快速与旋转BRIEF(ORB)技术,并探讨它们在物体识别和匹配中的应用。 4. **形状描述与匹配技巧**:研究轮廓的表示方式,例如霍夫变换、形状上下文及模板匹配等方法及其在图像分析的应用领域。 5. **机器学习基础概念**:涵盖监督学习和无监督学习的基本原理,并介绍线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)以及K-means聚类算法等内容。 6. **深度学习与卷积神经网络(CNN)**:深入讲解神经网络的基础知识,重点在于CNN的工作方式及其在图像分类、目标检测及语义分割任务中的应用情况。 7. **实例分析和项目实践**:通过实际案例演示计算机视觉技术的应用,例如行人检测、人脸识别以及图像分类等,并指导学生如何利用OpenCV等库实现编程功能。 8. **最新进展与挑战**:介绍当前研究的前沿成果,如生成对抗网络(GAN)及深度强化学习在解决视觉任务中的应用情况,同时探讨自动驾驶和医疗影像分析等领域所面临的全新技术难题。 通过这门课程的学习,你将掌握计算机视觉的基础理论知识,并具备实际问题解决的能力。此外,课件中还提供了详细的讲义、练习题以及项目代码等资源来支持你的学习过程。无论是计算机科学专业的学生还是对该领域感兴趣的科技工作者都可以从中获得丰富的收益和启发。
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    《计算机视觉课程设计》是一门结合理论与实践的教学项目,旨在通过实际操作加深学生对图像处理、模式识别等核心概念的理解,培养解决复杂视觉问题的能力。 2. 课程设计内容包括一个简单的图像压缩与图片文字识别系统,包含用户登录页面、用户注册页面、主功能页面以及结果输出页面。 3. 课程设计原理 3.1 图像压缩原理:小波变换在图像压缩中扮演重要角色。
  • (第二版)
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    《计算机视觉教程(第二版)》是一本深入浅出地介绍计算机视觉基本理论与技术的教材,适合初学者及专业人士阅读。书中涵盖了从基础概念到高级算法的全面内容,并提供了丰富的实践案例和编程练习,帮助读者更好地理解和应用所学知识。 这是一本关于计算机视觉教程第2版的书对应的完整ppt课件,对学习计算机视觉方面具有一定的参考价值。
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    本教程幻灯片旨在为初学者提供全面的计算机视觉基础知识,涵盖图像处理、特征检测和机器学习等核心概念,帮助用户快速掌握相关技术。 中科院的计算机视觉课件包括6个基础教学部分和13个计算机视觉相关部分。