计算机视觉课(5)

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计算机视觉课程的CDIO教学改革实践

计算机视觉课程的CDIO教学改革实践
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21 0 0年 1 第 2 O月 9卷
第 5 期
理 工 高 教 研 究
J un l fHihrE u bni cec o ra g e d  ̄t nSi e& T cn lg o n ehooy
随 着计算 机 和数 字 图像处理技 术的 飞速发展 , 计

算机视 觉 ( 称为机 器视 觉) 也 得到越来 越 广泛 的应 用 。

课 程特 点 与教 学 目标
1课 程特 点 .
机器视 觉 与 自动化 技术 的结合 开辟 了 自动 控 制 系统
应 用 的新领域 。相应 地 , 计算 机视 觉也成 为一 门重要
激 发 了学 生 学 习 的 兴 趣 和 主 动 性 , 且 在 专 题 讨 论 、 的工 程项 目的设计 与 实现 , 能体会 到各种处 理方法 而 才
项 目设计 与实施 的过程 中提高 了学生 的综合 实 践 能 和技 术的功 能和作 用 。许 多老 师 在教 学 中充 分 利用
力和仓新 能力 。 咔 各 种 教 学 手 段 , 建 立 Mal 如 t b实 验 平 台 ; 充 实 验 教 a 扩
学 内容 , 加探索性 、 用性 的实验项 目; 实践效 果 增 应 从
* 深圳 大 学 精 品 课 程 建设 项 目.
作者 :郭 小 勤 系 深圳 大 学 机 电与 控 制 工程 学 院 副 教 授 . 士 硕
郭小勤 , 曹广 忠 : 算 机 视 觉课 程 的 C O 教 学 改 革 实 践 计 DI
9 9
来看, 对学 生实 践能 力 的培养 帮助 很大 o -3 [4 3

《计算机视觉》PPT课件

《计算机视觉》PPT课件
fucntion)
精选课件ppt
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Overview (3)
计算机视觉的图像模型基础
✓ 摄像机模型及其校准
▪ 内参数、外参数
✓ 图像特征
▪ 边缘、角点、轮廓、纹理、形状…
✓ 图像序列特征 (运动)
▪ 对应点、光流
精选课件ppt
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Overview (4)
计算机视觉的信号处理层次
低层视觉处理
✓ 单图像:滤波/边缘检测/纹理
计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … Subspace approach: PCA, LDA, ICA, … Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … HMM, BN/DBN, … Gibbs, MRF, …
✓ 多图像:几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion
中层视觉处理
✓ 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line…
✓ 基于概率方法的聚类分割/拟合
✓ 跟踪 tracking
精选课件ppt
6
Tools
Intel OpenCV, IPL
✓ Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) ✓ Face detection (a variation of Viola’s) ✓ Motion analysis and object tracking

数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲

数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲

数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。

通过本课程的学习,学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用,并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。

二、课程目标1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理;2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术;3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题;4. 培养学生的实验设计和数据分析能力;5. 培养学生的团队合作和沟通能力。

三、教学内容1. 数字图像处理基础知识1.1 数字图像的表示和存储1.2 灰度变换和直方图处理1.3 空域滤波和频域滤波1.4 图像增强和恢复1.5 图像分割和边缘检测2. 计算机视觉基础知识2.1 图像特征提取和描述2.2 目标检测和识别2.3 相机几何和三维重建2.4 图像匹配和跟踪2.5 图像分析和理解3. 实验项目设计与实施3.1 实验环境搭建和工具介绍3.2 实验项目选题和设计3.3 实验数据采集和处理3.4 实验结果展示和分析3.5 实验报告撰写和展示四、教学方法本课程采用理论讲授相结合的教学方法,包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。

教师将通过示范、指导和评估,引导学生独立思考和动手实践,培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

五、考核方式1. 平时成绩:包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。

2. 期中考核:包括理论知识考察和实验操作考核。

3. 期末考试:综合考察学生对数字图像处理和计算机视觉的理论和实践能力。

六、参考教材1. 《数字图像处理》,冈萨雷斯等著,电子工业出版社;2. 《计算机视觉中的数学方法》,Hartley等著,电子工业出版社;3. 《数字图像处理与计算机视觉实验指导书》,XX大学计算机科学系。

七、实验设备与软硬件要求1. 计算机及相关硬件设备(如相机、传感器等);2. 相关图像处理和计算机视觉软件(如MATLAB、OpenCV等);3. 实验室配备相应的实验设备和软硬件环境。

计算机视觉课程项目报告

计算机视觉课程项目报告

计算机视觉课程期末项目及总结报告目录目录 (1)摘要 (3)一、基于深度学习的视觉技术 (4)1.深度学习的计算机视觉技术发展前沿动态 (4)1.1研究方向上的前沿动态 (4)1.2研究的技术领域的前沿动态 (6)1.3研究的关键技术的前沿动态 (9)1.4小结 (11)2.基于深度学习的三维重建问题研究技术的分析 (12)2.1三维重建技术研究领域的研究综述 (12)2.1.1基于主动视觉的三维重建技术 (12)2.1.2基于被动视觉的三维重建技术 (14)2.2三维重建技术研究中要解决的关键技术问题 (15)2.2.1运动恢复结构法(Structure from motion) (15)2.2.2机器学习法 (16)2.3研究工作的思想原理以及关键技术细节 (17)2.4实现的主要过程以及技术细节 (18)2.4.1网络架构 (18)2.4.2损失函数 (18)2.5研究的难点以及未来研究的改进策略 (19)2.5.1难点解决方案 (19)2.5.2未来研究改进策略 (20)2.6小结 (20)二、计算机视觉的综述 (21)1.计算机视觉的基础综述 (21)1.1生物理论基础——人类视觉系统 (21)1.2颜色模型 (21)2.计算机视觉的内容综述 (22)2.1低层视觉 (22)2.2中层视觉 (24)2.3高层视觉 (26)3.计算机视觉技术中传统研究方法与智能的深度学习方法的区别与联系 (27)3.1两者的本质区别 (27)3.2无法替代的计算机视觉技术中传统研究方法 (28)3.3计算机视觉技术中深度学习研究方法优势 (28)4.现有计算机视觉技术的发展动态 (29)5.计算机视觉技术发展的前沿科学问题 (29)5.1边缘计算 (29)5.2点云物体识别 (29)5.3融合现实 (30)5.4实例分割 (30)6.小结 (31)Reference ................................................................................................... 错误!未定义书签。

计算机视觉课程设计

计算机视觉课程设计

计算机视觉课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习计算机视觉的基本概念、技术和应用,使学生掌握计算机视觉的基本原理和方法,提高学生对计算机视觉问题的分析和解决能力。

具体的教学目标如下:1.理解计算机视觉的基本概念和原理;2.掌握常用的计算机视觉算法和技术;3.了解计算机视觉在实际应用中的案例。

4.能够运用计算机视觉算法进行图像和视频分析;5.能够使用相关软件和工具进行计算机视觉实验;6.能够独立思考和解决计算机视觉问题。

情感态度价值观目标:1.培养学生的创新意识和团队合作精神;2.使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要性和应用前景;3.培养学生的科学态度和严谨精神。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括计算机视觉的基本概念、常用算法和技术以及在实际应用中的案例。

具体的教学大纲如下:1.计算机视觉概述:计算机视觉的定义、发展历程和应用领域;2.图像处理基础:图像的表示、图像滤波和边缘检测;3.特征提取与匹配:特征点提取、特征匹配和描述子计算;4.目标检测与识别:基于深度学习的目标检测和识别算法;5.计算机视觉应用案例:人脸识别、图像分类和无人驾驶等。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法,包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法:通过讲解计算机视觉的基本概念、原理和算法,使学生掌握计算机视觉的基本知识;2.讨论法:学生进行小组讨论,培养学生的思考能力和团队合作精神;3.案例分析法:分析计算机视觉在实际应用中的案例,使学生了解计算机视觉技术的应用前景;4.实验法:安排实验课程,让学生动手实践,提高学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将选择和准备以下教学资源:1.教材:《计算机视觉:算法与应用》;2.参考书:国内外相关论文和专著;3.多媒体资料:教学PPT、视频讲座和实验演示等;4.实验设备:计算机、图像处理软件和实验器材等。

计算机视觉优秀课件

计算机视觉优秀课件
马颂德, 张正友
学习OpenCV(中文版)
(美)布拉德斯基(Bradski,G.),著,于仕琪,刘瑞祯 译 清华大学出版社,2009-10-1
OpenCV教程:基础篇(附光盘)
刘瑞祯,于仕琪 北京航空航天大学出版社,2007-6-1
网络资源
CVonline-Compendium of Computer Vision /rbf/CVonline

主要期刊与会议
IJCV, IEEE Transactions on PAMI, IEEE T-Image Processing, IEEE T-Multimedia, Pattern Recognition, Image and Vision Computing, PR Letters, ……
Computer Vision Course Home Pages /Homepages/qji/CV/visionCours es.html
Vision Groups at Universities. (CMU, MIT, UW, UCB and etc..)
课程内容提要
介绍计算机视觉的基础理论( arr视觉计算、
成像几何基础)
介绍和分析计算机视觉的经典算法
介绍有关计算机视觉的最新应用
课程安排
计算机视觉概述 线性滤波、边缘检测与特征提取 图像分割与纹理 照相机与多视觉几何 立体视觉 三维重建 图像识别与理解
参考资料
《计算机视觉——计算理论与算法基础》
ICCV, ECCV, CVPR, ICPR, ICIP, ACCV, BMVC, MVA, ……
自动化学报、计算机学报、软件学报、电子学 报、中国图像图形学报、模式识别与人工智 能、……

计算机视觉技术 ppt课件

计算机视觉技术 ppt课件

2020/11/24
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计算机视觉的发展趋势
目前,过去由于CPU处理能力强大,可以进行较为 复杂的图像处理,并且一个Pc可支持多个相机进行多 方位的检测,因此PC Based方案受到了广大厂商的青 睐。目前国内多数厂商对计算机视觉的认识,已不仅 仅停留在PC Based方案层面。嵌入式方案越来越引起 厂商们的重视,其具有更大的灵活性,成本又低于PC Based方案,就抗干扰能力来说,嵌入式方案也更能适 应工业环境的电子干扰、温度变化、供电电压波动等 多种干扰,因此,目前计算机视觉正在向嵌入式的方 向发展。
2020/11/24
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5. 交通: 汽车车牌识别、高速公路收费、违章闯红灯检 测、交通管制系统等。采用智能交通管理系统,通过在 交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯) 时,摄像 头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利 用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号, 存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。 6. 商标管理:可以建立商标图像库,利用图像检索技术, 对新申请的商标与图像库里的注册商标进行分析,检查 是否设计相似或雷同。
计算机视觉技术概述
2020/11/24
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学习内容:
★计算机视觉技术的定义 ★计算机视觉技术的发展 ★计算机视觉技术的应用 ★计算机视觉技术的图像处理方法 ★计算机视觉技术的发展趋势
2020/11/24
2
精品资料
• 你怎么称呼老师?
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点,你 是否会认为老师的教学方法需要改进?
• 你所经历的课堂,是讲座式还是讨论式? • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我 笨,没有学问无颜见爹娘 ……”

深圳大学 计算机视觉 硕士研究生课程教学大纲

深圳大学 计算机视觉 硕士研究生课程教学大纲




1、计算机视觉概述:计算机视觉的基本概念,计算机视觉的发展与方法。
3、射影几何的基本介绍及几何元素的数学表达方法。
4、各种摄像机模型与适用不同任务的摄像机定标方法。
5、立体视觉方法。使用双摄像机得到的图像恢复三维物体深度信息的方法。
6、运动分析问题的数学基础:运动与不确定性描述。
《计算机视觉-计算理论与算法基础》马颂德张正友
科学出版社1998















教学方法及形式
讲授为主,讨论为辅。
学时分配进度安排
每周三学时
教材(作者、出版社及出版时间)
《Multiple View Geometry in Computer Vision》Richard Hartley
andAndrewZissermanCambridgeUniversityPress 2000
硕士研究生课程教学大纲
授课教师
汤建良
性别

职称
讲师
所在单位
理学院
授课对象
硕士研究生
授课名称
计算机视觉(Computer Vision)
授课时数
60
课程类别
学位
考试方式
考试




计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分,它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础,通过计算机分析与处理视觉信息;通过本课程的学习,使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法,具有初步设计、实现计算机视觉中比较简单的算法的能力,从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。

数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲

数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲

数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲一、课程简介数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。

通过该课程的学习,学生将深入了解图像处理技术的基础知识,掌握图像处理的常用算法和工具,同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。

本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。

二、教学目标1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程;2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法;3. 学习数字图像处理的基础算法,如图像增强、滤波和分割等;4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术,如目标检测、特征提取和图像识别等;5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。

三、教学内容1. 数字图像处理基础1.1 数字图像的基本概念和特性;1.2 图像获取和表示方法;1.3 图像的数学变换和编码技术。

2. 图像增强与滤波2.1 灰度增强和直方图处理;2.2 空间域滤波和频域滤波;2.3 噪声抑制和锐化处理。

3. 图像分割与描述3.1 阈值分割和边缘检测;3.2 区域生长和分水岭算法;3.3 形态学图像处理。

4. 计算机视觉基础4.1 计算机视觉的基本原理和任务;4.2 特征提取和描述方法;4.3 目标检测和跟踪技术。

5. 图像识别与机器学习5.1 图像分类和识别方法;5.2 深度学习在计算机视觉中的应用;5.3 实际案例分析和应用展望。

四、教学方法本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。

1. 理论讲授:通过课堂讲解,详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。

2. 实验操作:安排实验环节,让学生亲自操作图像处理和计算机视觉软件,实践所学知识。

3. 案例分析:通过实际案例分析,引导学生分析和解决实际图像处理和计算机视觉问题。

五、考核方式1. 平时成绩:包括参与度、作业完成情况和实验报告等。

2. 期中考试:对数字图像处理和计算机视觉的基础知识进行考查。

《计算机视觉与空间技术》教学大纲

《计算机视觉与空间技术》教学大纲

《计算机视觉与空间技术》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码:211281002.课程中文名称:计算机视觉与空间技术课程英文名称:Computer vision and space technology3.面向对象:信息工程专业4.开课学院(课部)、系(中心、室):信息工程学院信息工程系5.总学时数:40讲课学时数:40,实验学时数:06.学分数:2.57.授课语种:中文,考试语种:中文8.教材:伯特霍尔德·霍恩,王亮,蒋欣兰,机器视觉,中国青年出版社2014年8月1日二、课程内容简介《计算机视觉与空间技术》是一门涉及多个交叉学科领域的课程。

本课程侧重于图像理解和计算机视觉中的基本理论,主要对图像处理、目标识别以及计算机视觉方面的理论,及基于计算机视觉的虚拟现实、空间三维重建及可视化技术的应用进行系统介绍。

三、课程的地位、作用和教学目标计算机视觉是自二十世纪六十年代中的期迅速发展起来的一门新学科。

计算机视觉是计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。

主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

计算机视觉将在工农业生产,地质学,天文学,气象学,医学及军事学等等领域有着极大潜在的应用价值,所以它在国际上越来越受到重视,以及其应用前景广泛。

目标是使学生学习了本课程之后,对图像理解和计算机视觉的基本理论,尤其是图像处理的概念、基本原理以及解决问题的基本思想方法有一个较为全面的了解和领会;学习计算机视觉的基本理论和技术,了解各种智能图像处理与计算机视觉技术的相关应用;具备解决智能化检测与识别、控制等应用问题的初步能力,为以后从事模式识别、基于CV的空间三维重建、虚拟现实、多媒体技术等领域的研究与开发工作打下扎实的基础。

四、与本课程相联系的其他课程为了学好本课程,学生应先修:高等数学、概率论、离散数学;高级语言程序设计、面向对象程序设计、数据结构、算法与分析等课程、信号与系统、数字信号处理等课程。

计算机视觉 ppt课件

计算机视觉  ppt课件

绪论
(2.27,3.2)
(5 lectures) 视觉基本特性I 生物特性
Week 2
视觉基本特性II
(3.6,3.9) 物理特性
(5 lectures) 视觉基本特性III 几何特性
Week 3
图像处理基础I
(3.13,3.16) 空域处理
(5 lectures) 图像处理基础II 频域处理
Week 4
图像多义性: 三维场景被投影为二维图像,深度和不可 见部分的信息被丢失,因而会出现不同形状的三维物体投 影在图像平面上产生相同图像的问题.另外,在不同角度 获取同一物体的图像会有很大的差异.
环境因素影响:场景中的诸多因素,包括照明、物体形状、 表面颜色、摄像机以及空间关系变化都会对成像有影响.
计算机视觉的任务是用图像创建或恢复现实世界模 型,然后认知现实世界。
具体来说,让计算机具有对周围世界的空间物体进 行传感、抽象、判断的能力,从而达到识别、理解 的目的。
分为三个阶段
◦ 特征提取和区域分割
基于轮廓,纹理,颜色…
◦ 建模与模式表达
基于各种物体的抽象化模 型
◦ 描述和理解
主讲: 曹洋 forrest@ 办公室:科技楼西楼303
课程教材:
使用教材: Richard Szeliski , Computer Vision: Algorithms and Applications,Springer,2010 参考教材:
David A. Forsyth, Jean Ponce著,计算机视觉(一种现 代方法),电子工业出版社 2004。
上世纪60年代,拓展到三维结构,对物体的形状, 物体的空间关系进行描述。通过对积木世界的研 究,引出了边缘、角点等特征提取,图像明暗、 纹理、运动以及成像几何等研究工作。

计算机视觉课件

计算机视觉课件
许多深度学习算法的可解释性较差,难以理解其决策过程和原理,这限制了其在 一些需要解释的场景中的应用。
鲁棒性差
计算机视觉算法在面对复杂环境和噪声干扰时,容易出现误判和失效,鲁棒性有 待提高。
多模态信息融合与跨域问题
多模态信息融合
计算机视觉任务通常涉及多种模态的信息, 如图像、文本、音频等,如何有效地融合这 些信息以提高任务性能是一个挑战。
安全与隐私
随着智能监控的普及,安全与隐私保护也成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向,涉及到视频数 据的加密、水印、隐私保护等方面的技术。
医学影像分析
医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析中发挥着重 要作用,通过对医学影像进行自动分析和识 别,可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
图像分割和识别
在医学影像分析中,图像分割和识别是两个 重要的任务,通过对医学影像进行分割和分 类,可以提取出病变区域和器官等重要信息 ,为医生提供更加准确的诊断依据。
04
计算机视觉技术前沿
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习技术
深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的进展,通过构建深度神经网络,可以 自动提取图像中的特征,实现各种复杂的视觉任务,如目标检测、图像识别、图像生成等 。
卷积神经网络(CNN)
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最常用的模型之一,它通过模拟人眼视觉细胞的层 级结构,能够从原始图像中逐层提取越来越抽象的语义信息,从而实现对图像的分类、检 测、分割等任务。
未来趋势
随着深度学习等技术的突破,计 算机视觉将在更多领域得到应用 ,并不断提升其准确性和智能化 水平。
应用领域
工业自动化
计算机视觉在工业自动化领域 应用广泛,如生产线上的质量

人工智能需要学哪些课程

人工智能需要学哪些课程

人工智能需要学哪些课程随着人工智能的迅速发展,越来越多的人意识到学习人工智能的重要性。

学习人工智能需要掌握一系列相关的课程,以下是一些人工智能学习的必备课程:1. 数学基础课程:学习人工智能的第一步是掌握数学基础知识,特别是线性代数、概率论和统计学。

线性代数是人工智能中最常用的数学工具之一,概率论和统计学则是在机器学习中广泛应用的方法。

2. 机器学习课程:机器学习是人工智能的核心技术之一,它是通过数据和算法让计算机具备学习能力的领域。

机器学习课程会涉及到不同的算法和技术,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

3. 深度学习课程:深度学习是机器学习的一个分支,它模仿人脑的神经网络结构来处理复杂的任务。

深度学习课程会涉及到神经网络的原理、常见的深度学习模型如卷积神经网络和循环神经网络等。

4. 自然语言处理课程:自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域,它涉及到让计算机能够理解和处理人类语言的技术。

自然语言处理课程会讲解文本处理、语义理解、机器翻译等相关内容。

5. 数据挖掘课程:数据挖掘是从大量数据中发现模式和信息的过程,它与人工智能密切相关。

数据挖掘课程会介绍数据预处理、特征选择、聚类和分类等技术和方法。

6. 计算机视觉课程:计算机视觉是人工智能的一个重要领域,它涉及到让计算机能够看和理解图像和视频的技术。

计算机视觉课程会涉及到图像处理、目标检测、图像分类等相关内容。

7. 强化学习课程:强化学习是机器学习的一个分支,主要研究如何通过试错来学习最优策略。

强化学习课程会介绍马尔科夫决策过程、值函数、策略梯度等相关内容。

8. 人工智能伦理学课程:人工智能伦理学是指关于人工智能技术和应用中的道德和社会问题的研究领域。

学习人工智能不仅要了解技术和方法,还需要思考其对社会的影响和可能带来的伦理问题。

以上是学习人工智能的一些基本课程,当然还有很多其他方面的课程可以选择,如神经网络、数据科学、优化方法等。

每个人根据自己的兴趣和需求,可以选择适合自己的课程进行学习。

计算机视觉课程设计作业

计算机视觉课程设计作业

计算机视觉课程设计作业一、教学目标本课程旨在让学生了解和掌握计算机视觉的基本概念、技术和应用,培养学生对计算机视觉的兴趣和好奇心,提高学生的科学素养和创新能力。

具体目标如下:1.知识目标:使学生了解计算机视觉的定义、发展历程和应用领域;掌握图像处理、特征提取、目标检测和识别等基本技术;了解深度学习在计算机视觉中的应用。

2.技能目标:培养学生运用计算机视觉技术解决实际问题的能力,如编写简单的图像处理程序、实现目标检测算法等;提高学生的编程能力和实践操作能力。

3.情感态度价值观目标:培养学生对科学研究的热情,增强学生的团队合作意识和沟通能力,使学生认识到计算机视觉技术在现实生活中的重要作用,提高学生的社会责任感和使命感。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.计算机视觉概述:介绍计算机视觉的定义、发展历程、应用领域和未来发展趋势。

2.图像处理基础:讲解图像处理的基本概念、技术和方法,如图像滤波、边缘检测、图像增强等。

3.特征提取与目标检测:介绍特征提取的方法和目标检测的基本算法,如SIFT、HOG、YOLO等。

4.计算机视觉应用:讲解计算机视觉在现实生活中的应用案例,如人脸识别、自动驾驶、医疗诊断等。

5.深度学习与计算机视觉:介绍深度学习在计算机视觉领域的应用,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。

三、教学方法为了提高教学效果,本课程将采用多种教学方法相结合的方式,包括:1.讲授法:教师讲解基本概念、原理和方法,引导学生掌握计算机视觉的核心知识。

2.讨论法:学生进行小组讨论,培养学生的思考能力和团队合作意识。

3.案例分析法:分析现实生活中的计算机视觉应用案例,让学生了解计算机视觉技术的实际应用。

4.实验法:安排实验室实践环节,让学生动手编写程序,提高学生的实践操作能力。

四、教学资源为了支持本课程的教学,我们将准备以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的教材,如《计算机视觉:算法与应用》等。

cv校内课程设计

cv校内课程设计

cv校内课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握cv(计算机视觉)的基本概念和原理,理解其在现实生活中的应用;2. 使学生了解并熟练运用cv领域的关键技术,如图像处理、特征提取和目标检测;3. 引导学生了解我国在cv领域的发展现状和趋势。

技能目标:1. 培养学生运用编程语言(如Python)和相关库(如OpenCV)进行图像处理和分析的能力;2. 培养学生独立解决cv领域实际问题的能力,包括设计简单的人工智能应用;3. 提高学生的团队协作和沟通能力,学会在项目中分工合作,共同完成任务。

情感态度价值观目标:1. 激发学生对cv领域的兴趣,培养其探究精神和创新意识;2. 培养学生关注社会问题,学会将cv技术应用于实际生活,提升社会责任感;3. 引导学生树立正确的价值观,认识到cv技术发展对社会进步的积极作用,同时关注其潜在风险和伦理问题。

课程性质:本课程为实践性较强的学科,结合理论知识与实践操作,培养学生实际应用能力。

学生特点:初三学生具有一定的计算机操作基础和编程能力,对新鲜事物充满好奇,喜欢动手实践。

教学要求:教师需结合学生特点和课程性质,采用案例教学、项目驱动等方法,注重理论与实践相结合,提高学生的实际操作能力。

同时,关注学生的个体差异,进行差异化教学,确保每个学生都能在课程中取得进步。

通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为未来的学习和发展奠定基础。

二、教学内容1. 计算机视觉基本概念与原理- 图像基础:像素、分辨率、颜色空间等;- cv技术流程:图像获取、预处理、特征提取、识别与分类。

2. 图像处理技术- 图像滤波:高斯滤波、中值滤波等;- 图像变换:灰度化、二值化、边缘检测等;- 特征提取:HOG、SIFT、ORB等。

3. 目标检测技术- 基于传统方法的目标检测:Haar级联、滑动窗口等;- 基于深度学习的方法:YOLO、SSD、Faster R-CNN等。

4. 实践项目与案例分析- 人脸识别:介绍人脸检测、特征提取和识别方法;- 车牌识别:讲解车牌定位、字符分割和识别技术;- 智能交通:探讨cv技术在交通领域的应用。

人工智能的专业课程有哪些

人工智能的专业课程有哪些

人工智能的专业课程有哪些概述随着人工智能技术的迅速发展和广泛应用,越来越多的学生和专业人士对人工智能领域的知识和技能产生了浓厚的兴趣。

为满足这一需求,各高校纷纷开设了相关的人工智能专业课程。

本文将介绍一些常见的人工智能专业课程,帮助读者了解人工智能领域的学习路径和课程设置。

1. 人工智能导论人工智能导论课程是许多人工智能专业课程中的起点,它介绍了人工智能的基本概念、历史和发展,以及人工智能在不同领域的应用。

这门课程帮助学生了解人工智能的基本原理和方法,并培养对人工智能技术的兴趣和热情。

2. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心技术之一,也是许多人工智能专业课程的重点。

机器学习课程介绍了机器学习的基本概念、算法和应用,教授学生如何使用机器学习算法来训练模型,并利用模型进行预测和决策。

学生通过机器学习课程可以掌握数据分析和模型构建的基本技能,为进一步深入研究人工智能领域打下坚实的基础。

3. 自然语言处理自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科,也是人工智能领域的重要研究方向之一。

自然语言处理课程涉及自然语言的理解、生成、机器翻译、文本分类等技术,帮助学生了解如何使用计算机处理和分析大规模文本数据。

此外,还会介绍一些常见的自然语言处理应用,如机器翻译、智能客服和情感分析等。

4. 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的另一个重要技术方向,它研究如何使计算机能够“看”。

计算机视觉课程介绍图像的特征提取、目标检测、图像分类等基本方法和算法,培养学生在图像处理和图像识别方面的能力。

该课程还会探讨计算机视觉在人工智能、智能交通、医学影像分析等领域的应用。

5. 深度学习深度学习是机器学习的一个重要分支,近年来在人工智能技术中取得了重大突破。

深度学习课程主要介绍深度神经网络的基本原理、架构和训练方法,以及深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。

学生通过学习深度学习课程可以深入了解人工智能领域的前沿技术,并具备构建和训练深度神经网络的能力。

OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)教学教案

OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)教学教案
作业、讨论题、思考题:
课后总结分析:
教学内容
实验内容
主要教学内容:
第2章图像处理基础
2.1 NumPy简介
2.1.1数据类型
2.1.2创建数组
2.1.3数组的形状
2.1.4索引、切片和迭代
2.1.5数组运算
2.2图像基础操作
2.2.1读、写、显示图像
2.2.2读、写、播放视频
2.2.3操作灰度图像
2.2.4操作彩色图像
第1章
1.4实验
1.4.1实验1:配置虚拟开发环境
1.4.2实验2:在VS Code中运行示例
授课题目:第2章图像处理基础
授课方式
(请打√)
理论课□ 讨论课□ 实验课□ 习题课□ 其他□
课时
安排
理论课:4
实验课:1
教学大纲要求:掌握NumPy简介、图像基础操作、图像运算。
教学重点及难点:
重点:NumPy简介、图像基础操作、图像运算。
教学重点及难点:
重点:窗口控制、绘图、响应鼠标事件、使用跟踪栏
作业、讨论题、思考题:
课后总结分析:
教学内容
实验内容
主要教学内容:
第3章图形用户界面
3.1窗口控制
3.1.1创建和关闭窗口
3.1.2调整窗口大小
3.2绘图
3.2.1绘制直线
3.2.2绘制矩形
3.2.3绘制圆
3.2.4绘制椭圆
3.2.5绘制多边形
教学难点重点
第1章:OpenCV起步
第2章:图像处理基础
第3章:图形用户界面
第4章:图像变换
第5章:边缘和轮廓
第6章:直方图
第7章:模板匹配和图像分割
第8章:特征检测

深度学习与计算机视觉课程大纲

深度学习与计算机视觉课程大纲

深度学习与计算机视觉课程大纲一、授课内容:1.深度学习介绍人工智能、人工神经网络、人工神经网络的学习方式、卷积神经网络、卷积神经网络的功能、深度学习的意义2.卷积神经网络卷积神经网络的组成、卷积层、全连接层、卷积神经网络的训练、卷积神经网络的评估3.有名的卷积神经网络模式一般网络 (LeNet, AlexNet, SPP, VGG, NIN)、GoogLeNet (Inception-1, 2, 3, 4, Xception, MobileNet-1, 2)、残差网络 (ResNet, ResNeXt, Highway Net, Wide residual Net, DenseNet)、压缩网络 (SqueezeNet, Squeeze and Excitation, SqueezeNext, CMPE-SE)、有效率的网络 (NASNet, EfficientNet, NoisyStudent, FixEfficientNet)、二阶段侦测网络 (R-CNN, Fast, Faster R-CNN, MSCNN, FPN, CBNet)、一阶段侦测网络 (YOLO-1, 2, 3, 4, SSD)、语意分割网络 (FCN, U-Net, UNet++, SegNet, DeepLab-1~3+, PAN, DANet)、实例分割网络 (DeepMask, SharpMask, Mask R-CNN, YOLCAT)、自动编码网络 (Autoencoder, Variational AE)、生成对抗网络 (GAN, DCGAN, Wasserstein GAN, VAE+GAN)、应用生成对抗网络 (AC-GAN, ProGAN, cGAN, cycleGAN, StarGAN,perceptual transfer, style transfer, Deep photo style transfer, styleGAN, styleGAN2, AnoGAN, GANomaly, Skep-GANomaly)、变形网络 (Transformer Net)、3D定位网络 (Amodal detection)、动作侦测辨识网络 (SlowFast Network)、其他网络 (Siamese Net, Comparison Network)4.卷积神经网络专题网络训练的影响因素与改进、资料不平衡、正规化、主动学习、迁移学习、特殊运算、特殊处理5.深度学习的计算机视觉应用计算机视觉的意义、计算机视觉的技术、深度学习在计算机视觉上的应用6.先进驾驶辅助系统应用前车碰撞警示、行人碰撞警示、倒车碰撞警示、自动跟随巡航、车门开启防撞警示7.人体特征侦测与辨识应用小众人脸侦测与辨识、大众人脸侦测与辨识、手势辨识8.自动光学检测应用SMT 元件分类、电子元件的字符侦测与辨识、PCB元件定位与分类、物品表面瑕疵检测、半督导式的锡球瑕疵判定、生成/合成瑕疵影像9. 3D 物件侦测/辨识/定位应用机器手臂取放物体应用、大型衍生 (amodal) 物件侦测/辨识/定位、小型物体的侦测/辨识/与 9-DoF估计10.动态追踪与监视应用居家照护、安全监视、多相机联合监视11.其他应用影像噪声去除 (RED-Net, Noise2Noise)、影像强化 (EnlightenGAN, SID)、超级影像分辨率 (SRGAN, EDSR, WDSR)、影像修补 (IC, c2f-CA)12.深度学习的疑问与结论深度学习在模式、架构、训练、资料集、及应用上的疑问二、参考书:[1] I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville, Deep Learning, TheMIT Press, MIT, MA, 2016.[2] F. Chollet, Deep Learning with Python, Manning PublicationsCo., Shelter Island, NY, 2018.。

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i j
for all B[.,.] = 1 pixels.
(2) position: the position of a bina by its mass center.
jB[i, j ] x B[i, j ]
i j i j
iB[i, j] y B[i, j ]
i j
Set
,0 and
2
2 0
We get: where
x, y is the center of the component,
1 1 b tan ( ) 2 ac
2 i j
x cos y sin
and
where
a ( xij x) B[i, j ];
i j i j
(3)Orientation:
The orientation of binary image component is defined by a straight line that the distance sum from all the pixels to the line is minimized,i.e.,
1. Neighbors/path/connectivity (1) Neighbors of a pixel
a. 4-neighbors: the upper, lower, left and right neighbor pixels of a pixel.
b. 8-neighbors: the 4-neighbors pixels plus the diagonal neighbors.
r B[i, j ] min
2 2 ij i j
where
ri , j
is the distance from pixel [ i, j ]to the line.
Let the line in polar coordinates be:
Then: So:
x cos y sin r x cos y sin 2 2 ( xij cos yij sin ) B[i, j ]
jk ]
(3) Connectivity: A pixel p is said to be connected to q if there is a path from p to q consisting of pixels of S Connected component: A set of pixels in which each pixel is connected to all other pixels of the set.
b 2 ( xij x)( yij y ) B[i, j ];
c ( yij y )2 B[i , j ];
i j
i
j
Note:
The
has two values; the corresponding lines are
x 2 may minimize or maximize
Course 3
Binary Image
Course 3
Binary Image
Binary Images have only two gray levels:
“1” and “0”, i.e., black / white.
—— save memory
—— fast processing
—— many features of an intensity image appear in binary form, e.g. edge, contour, … —— human can understand binary line drawings.

.
4-connected
8-connected
2. Geometric attributes of a binary image/component: (1) size (area):
A B[i, j ]
j0 ]
to the pixel [in , jn ] is a
[i0 , j0 ],[i1 , j1 ],,[in , jn ]
where the pixel [ik 1 , jk 1 ] is a neighbor of pixel [ik , for all 0 k n 1 . ——4 path if 4-neighbor is used ——8 path if 8-neighbor is used
2.
called maximum axis and minimum axis of the image
component.
Maximum axis
Minimum axis
(4) Foreground / Background : Foreground: the set f all “1” pixels in an image. Background: the set of all connected components of S that have points on the border of the image. Hole: the connected component in S not have border points. but it does 0 Note: foreground and background 1 must use different connectivities. 0 Hole or not? 1 0 1 0 1 0
[i-1,j] [i,j-1] [i,j] [i,j+1] [i-1,j-1] [i,j-1] [i-1,j] [i,j] [i-1,j+1] [i,j+1]
[i+1,j]
4-neighbor
[i+1,j-1]
[i-1,j]
8-neighbor
[i+1,j+1]
(2) Path A path form pixel [i0 , sequence of pixel indices:
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