计算机视觉（机器视觉）课件下载
资源描述
本仓库提供了一份详细的计算机视觉（机器视觉）课件，涵盖了计算机视觉领域的多个重要主题。课件内容丰富，适合学习者深入了解计算机视觉的基本概念和高级技术。
课件内容
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绪论 (Introduction)
介绍计算机视觉的基本概念、发展历史和应用领域。 -
图象滤波 (Image Filtering)
讲解图像滤波的基本原理和常用滤波方法，如高斯滤波、中值滤波等。 -
二进制图象处理 (Binary Image Processing)
介绍二进制图像的基本处理方法，包括图像分割、形态学操作等。 -
区域 (Region)
探讨图像区域的分割与识别技术，包括连通区域分析、区域生长等。 -
边缘检测 (Edge Detection)
讲解边缘检测的基本算法，如Sobel算子、Canny算子等。 -
立体视觉 (Stereo)
介绍立体视觉的基本原理和实现方法，包括双目视觉、深度估计等。 -
运动的理解与估值 (Motion)
探讨运动估计的基本方法，如光流法、运动场分析等。 -
轮廓 (Contours)
讲解图像轮廓的提取与分析方法，包括轮廓跟踪、轮廓匹配等。 -
纹理 (Texture)
介绍图像纹理的分析与识别技术，包括纹理特征提取、纹理分类等。 -
图象光度学 (Shading)
探讨图像光度学的基本原理，包括光照模型、阴影分析等。 -
光流场 (Optic Flows)
讲解光流场的计算方法，包括Horn-Schunck方法、Lucas-Kanade方法等。 -
系统校准 (Calibration)
介绍计算机视觉系统的校准方法，包括相机标定、畸变校正等。 -
曲线与曲面 (Curves and Surfaces)
探讨曲线与曲面的表示与分析方法，包括贝塞尔曲线、B样条曲线等。 -
动态视觉 (Dynamic Vision)
介绍动态视觉的基本概念和应用，包括视频分析、运动目标检测等。 -
三维识别 (Object Recognition)
讲解三维物体的识别技术，包括特征提取、模型匹配等。
使用说明
- 下载课件文件。
- 使用PDF阅读器打开课件。
- 按照课件内容顺序学习，深入理解计算机视觉的各个主题。
适用人群
- 计算机视觉初学者
- 计算机视觉研究人员
- 对计算机视觉感兴趣的学生和工程师
贡献
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许可证
本课件遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。