《计算机视觉实验》课件

3
算法选择
选择适当的计算机视觉算法来解决实验的问题。
计算机视觉实验结果分析
定量分析
对实验结果进行数值化分析和评估。
定性分析
通过可视化和主观观察对实验结果进行分析。
3
安。
计算机视觉算法
经典算法
介绍计算机视觉中经典的图像处 理和模式识别算法。
深度学习
探索深度学习在计算机视觉中的 应用，如卷积神经网络。
目标检测算法
介绍常用的目标检测算法，如 RCNN、YOLO和SSD。
计算机视觉数据集
1 MNIST
介绍一个常用的手写数字识别数据集。
《计算机视觉实验》PPT 课件
计算机视觉是研究如何使计算机“看”和解释图像和视频的领域，涉及图像处理、 模式识别、机器学习等技术。
计算机视觉概述
定义和背景
介绍计算机视觉的定义、发展历 程和研究背景。
图像处理
探索图像获取、增强、复原和编 码等图像处理基础概念和方法。
特征提取
介绍特征提取方法，如边缘检测、 角点检测和纹理描述。
3 ImageNet
介绍一个大规模图像数据集，用于图像分类 和目标识别。
2 COCO
探索一个广泛应用于目标检测和图像分割的 数据集。
4 PASCAL VOC
研究一个图像识别的综合性数据集，用于多 个计算机视觉任务。
计算机视觉实验设计
1
问题定义
明确定义计算机视觉实验的问题和目标。
2
数据准备
收集和标注适用于实验的图像数据集。
图像分割
介绍图像分割算法用于将图像分 成不同的区域或对象。
计算机视觉任务
目标检测
研究如何在图像中定位和识 别特定对象。
图像分类
研究将图像分为不同类别的 方法和技术。
人脸识别
探索用于识别和验证人类面 部的算法和工具。
计算机视觉应用领域
1
自动驾驶
介绍计算机视觉与自动驾驶技术的结合应用。
2
医学影像
探索计算机视觉在医学诊断和影像分析中的应用。