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西电计算机视觉第三次实验课上机

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简介：本次课程为西安电子科技大学计算机视觉系列实验的第三部分，在实验室进行。学生将通过实践操作深化对图像处理和机器学习技术的理解与应用。 西电计算机视觉第三次上机实验。

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  • 西电计算机视觉第三次实验课上机
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    简介：本次课程为西安电子科技大学计算机视觉系列实验的第三部分，在实验室进行。学生将通过实践操作深化对图像处理和机器学习技术的理解与应用。 西电计算机视觉第三次上机实验。
     
  • 计算机视觉 初次实验
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    本项目为初次尝试计算机视觉技术，通过Python编程语言和OpenCV库进行图像处理与分析的基础实践。包含简单的物体识别、边缘检测等内容，旨在理解和掌握计算机视觉的基本概念和技术应用。 计算机视觉第一次大作业的主要任务是编写代码来实现混合图像的创建。实验一的目标是设计一个图像滤波函数，并根据Oliva、Torralba和Schyns在2006年SIGGRAPH会议上发表的论文《Hybrid images》中的简化版本，生成混合图像。这种类型的图像是静态图片，在不同的观察距离下会呈现出不同内容：近距离时高频细节占主导地位；而远距离时，则只能看到低频（平滑）部分的内容。通过将一张图片的高频信息与另一张图片的低频信息进行组合，可以制造出这样一种混合图像。这项作业要求学生使用自己编写的代码来创建个性化的混合图像作品。
     
  • 西安电子科技大学计算机视觉CV第四次上机资源
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    本资料为西安电子科技大学计算机视觉课程第四次实验的配套资源，涵盖实验指导书、数据集及代码模板等，旨在帮助学生深入理解并实践相关理论知识。 西电计算机视觉CV第四次上机资源
     
  • 计算机视觉第三次实验:SIFT特征的提取和检索
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    本实验为计算机视觉课程中的SIFT特征学习环节，主要内容包括SIFT算法原理理解、图像中关键点与描述子的自动检测及手动设定，并基于此进行图像间的相似性搜索。 计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索 一、安装VLfeat 1.1 下载地址：在使用SIFT算法的时候，我们需要用到Python的第三方库VLfeat，它包含了SIFT算法以及其他功能。 二、获取像素集 三、描述子代码实现 3.1 代码 3.2 结果 四、匹配描述子代码实现 4.1 代码 4.2 结果 五、给定一张输入的图片，在数据集中进行检索，输出与其匹配最多的三张图片 5.1 代码 5.2 结果 六、实验总结 6.1 实验过程中的错误以及解决方法 6.2 SIFT的缺点 6.3 对比Harris算子
     
  • 西电计科大三上关于计算机视觉的作业
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    这段简介可以描述为：“西电计科大三上关于计算机视觉的作业”是西安电子科技大学计算机科学与技术专业三年级学生在上学期完成的一系列有关计算机视觉领域的实践和理论学习任务，旨在通过实际操作加深对图像处理、模式识别等核心概念的理解。 文件结构： - 西电计科大三上计算机视觉作业 - 作业一 - 作业说明 - 代码及结果 - 报告 - 作业二 - 作业说明 - 代码及结果 - 报告 - 作业三 - 作业说明 - 代码及结果 - 报告 - 作业四 - 作业说明 - src：实验源码 - pic：实验截图 - 报告 实验内容： - **作业一**： 自选一张图像，编程实现以下操作： - 使用Sobel算子和Canny算子进行边缘提取； - 显示原始图像以及不同滤波器处理后的结果； - 对于Sobel滤波的结果，显示x方向的梯度、y方向的梯度、梯度幅度及角度等信息。 - 对于Canny算子处理后的情况，展示边缘检测结果并分析其与其它方法的区别。 - **作业二**： 自行拍摄同一场景但不同视角下的两幅图像，并编程实现这两张图片的拼接操作。 （建议选取的角度差异较大且有部分相同景物以便特征点匹配） - **作业三**： 根据提供的图集，利用相关函数计算视差图并进一步求解深度信息。 - **作业四**： 依据LeNet网络架构编写代码实现MNIST手写数字识别任务。
     
  • 计算机图形学第三次作业实验
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    本作业为计算机图形学课程中的第三次实验，内容涵盖基本图形绘制、变换和光照效果等技术实践，旨在加深学生对理论知识的理解与应用能力。 使用OpenGl创建一个模拟太阳、地球和月亮运转的系统，并包括阴影变换等功能。
     
  • 实验4_计算机视觉.doc
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    本实验文档深入探讨了计算机视觉的基本原理和技术应用，涵盖图像处理、特征检测及机器学习在视觉识别中的作用。 私人资源请勿下载。
     
  • 西安交通大学计算机网络实验第八次实验
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    本实验为西安交通大学计算机网络课程系列实验之一，重点探讨和实践了数据通信原理与互联网技术应用，通过本次第八次实验，学生深入理解并掌握了网络协议、网络安全及TCP/IP模型等关键技术。 2021年秋季学期的实验中，我开发了一个Python通讯程序，并在此基础上增加了文件传输的功能。