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课程简介 本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。
$ E2 \( W# g% L' A. Q: m# w- F' A《计算机视觉班 》课程大纲0 k* {* g' r' z1 I9 `9 O# u& I0 W
金' x! A1 j" R4 d
第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础
- T8 L* e U$ {' {2 d1. CV背景介绍+ {3 _6 k; D) y( A5 ~+ O. C" S% ?1 Z
2. OpenCV完全解析基础8 j8 M, p; J1 ]! u
3. 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等
+ ^- Q2 v: l0 {" f
2 u5 l# ^; N' ` |4 [ 第二讲 初探计算机视觉
. a& w, P! l0 M6 ` M! T1. VideoCapture类介绍
5 m( _' F. \7 L- y- W2. Opencv编程常见错误% J5 d) Q; ~# |
3. Python环境搭建+语法! J0 \# }7 ?" ^5 Y
应用：机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）
# ]) Z' G/ z5 ], t& t) E# a! z3 d0 M# R( d
第三讲 空域图像处理的洪荒之力; ?: l8 J% F4 L2 k9 F: m0 }
1. 图像卷积运算" C/ A0 _* L! B
2. 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯( d* b; E ^6 e5 w3 v$ |
应用：车牌识别项目
! B+ r# V' u+ o+ K7 W
4 S* A# T1 z3 X4 T 第四讲：机器视觉中的特征提取与描述
6 Z/ D: K. a N1. 霍夫变换* X* J! A3 F& _4 D
2. 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）* W& z; W) |# V5 ^7 Z
应用：无人车项目提示
* J# b# { a i5 s; g7 ^" b
# M3 ~# I# B4 U2 P 第五讲：坐标变换与视觉测量
" H- e) `* X0 g, Y" T; g1. 相机模型6 k8 Z1 e7 Q( Z2 n+ s
2. 2D、3D、坐标变换
' s( l% c" Z1 f$ P o" r1 a- e" T$ t3. 相机标定( v" o" q+ E6 P$ h& q' H
应用：增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）* _ f$ q: D' L ]
, g( w2 n$ b" N5 S4 T, {6 A, x; k寒3 Q# ~0 H4 c ]
第六讲：深度学习在图像识别中的应用, @' V/ y5 d8 I$ P% @7 R
分类：linear regression, neural networks* F: L* ^: C8 |6 f
检测：bounding box regression/ e/ A( V. n4 x/ c
定位：localization
$ c* W! K6 X, m1 Q1 c' }3 I应用：使用CNN进行图像识别 l1 z+ m* M4 Y( e
6 \& o) r k% a, M) c7 ]第七讲：图像检索$ J |& j, e/ h
1. 图像检索与特征抽取
- {1 T+ X3 L" H% o& K2. 海量数据与快速检索
! y9 c& P# Q4 f+ z5 N% x# J3. 电商商品检索技术: X, }2 g5 z' \+ E u
应用：基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例 ; e! b1 q- {+ @( C* M6 k
李! Q' g/ M, Y) M# o' d
第八讲：图像标注与问答7 B& v' }& |1 l0 F, r. [$ C, S
1. 语言模型介绍
" c! E# B( m0 J1 K2. LSTM模型与标注问题- e0 v( N) q2 M0 {
3. 应用：DenseCaption in Generating Captions in Images.
o' G7 h4 j B( C. D; J3 o- ~& C. {6 b) `- Z
第九讲：3D计算机视觉0 F. s; _/ |1 e0 M6 ^
1. 表面和外形重构
# Q& |6 d, D# O# Y3 U! l) [6 d2. 基于模型的重构+ ]6 m9 F- G) c+ b% c& E
3. 应用：人脸动画
T; A% p4 C4 P3 C$ e: x! }; R
( m, b! T4 f8 ]& u5 d冯$ |: C( O% }9 @3 x4 i. Y
第十讲：机器视觉项目实战
) ~( M# q1 K; ?+ p# PCV 实战：以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题 ) O- O4 f! ?. c9 S" X
& T# n: ?6 `2 k2 G2 k
链接：
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发表于 2017-10-9 02:00:57
发表于 2017-10-9 08:34:44
