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【课程介绍】
课程由哈尔滨工业大学副教授，视觉技术研究室负责人屈教授讲解。由浅入深，图文并茂，在讲述概念的同时注重和实际系统结合，为上手并深入研究无人驾驶，智能机器人，人机交互，医疗等行业应用奠定坚实基础。
课程由哈尔滨工业大学副教授，视觉技术研究室负责人屈教授讲解。由浅入深，图文并茂，在讲述概念的同时注重和实际系统结合，为上手并深入研究无人驾驶，智能机器人，人机交互，医疗等行业应用奠定坚实基础。
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【课程收益】
认真学习本门课程后，学员可以掌握计算机视觉技术的基本原理和应用方式。可在实际项目、创新项目、创业实践中应用，同时可供感兴趣同学作为以后深入学习计算机视觉知识的基础。公开课试听：http://edu.csdn.net/course/detail/5510
认真学习本门课程后，学员可以掌握计算机视觉技术的基本原理和应用方式。可在实际项目、创新项目、创业实践中应用，同时可供感兴趣同学作为以后深入学习计算机视觉知识的基础。公开课试听：http://edu.csdn.net/course/detail/5510
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第一章：计算机视觉引论及基础介绍
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- 01. 计算机视觉 [3:16]
- 02. 第一节课课前答疑 [26:05]
- 03. （一）引论及基础 [2:10]
- 04. （1.1）什么是计算机视觉 [2:53] 课件付费后下载
- 05. （1.2）视觉系统构成要素 [1:29]
- 06. （二）视觉系统构成实例 （2.1）机器视觉系统 [3:04]
- 07. （2.2）交通视频检测 [2:12]
- 08. （2.3）Xbox 与 Kinect [3:37]
- 09. （2.4）”好奇车“火星探测车 [4:21]
- 10. （三）照明模型 （3.1）光通量 [4:53]
- 11. （3.2）辐照度 [4:32]
- 12. （四）-（4.1）颜色模型 [11:09]
- 13. （4.2）OpenCV 实现 [15:10]
- 14. （五）图像的采集与显示 （5.1）图像采集 [7:21]
- 15. （5.2）图像传输 [10:45]
- 16. （5.3）图像显示 [8:15]
- 17. （六）课程结构与参考书 （6.1）课程结构 [2:33]
- 18. （6.2）参考书籍 [3:50]
- 19. 第一节课课后答疑 [28:59]
- 第二章：图像预处理，边缘提取及图像分割
- 第三章：图像特征提取及光流估计
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- 01. 计算机视觉第三课课前讨论及答疑 [11:22]
- 02. 图像特征提取与运动估计 [2:11] 课件付费后下载
- 03. （一）角点检测 [0:30]
- 04. （1.1）Harris算子原理 [27:28]
- 05. （1.2）OpenCV实例 [5:01]
- 06. （1.3）第一部分答疑 [4:30]
- 07. （二）背景建模 [0:10]
- 08. （2.1）背景建模原理 [22:13]
- 09. （2.2）背景建模处理实例 [2:59]
- 10. （2.3）第二部分答疑 [3:48]
- 11. （三）光流估计 [0:17]
- 12. （3.1）光流估计基本模型 [7:08]
- 13. （3.2）Lucas-Kanade方法 [14:22]
- 14. （3.3）光流估计示例 [5:50]
- 15. （四）总结 [1:02]
- 16. 计算机视觉第三课课后答疑 [17:40]
- 第四章：图像处理综合实例
- 第五章：视觉几何基础与位姿估计
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- 01. （一）座标变换与摄像机模型 [2:18] 课件付费后下载
- 02. （1.1）座标系与座标变化 [24:56]
- 03. （1.2）线性摄像机模型 [12:58]
- 04. （二）相对位姿测量算法 [0:13]
- 05. （2.1）基本问题 [5:34]
- 06. （2.2）线性求解 [21:40]
- 07. （三）基于平面特征点的位姿测量 [0:15]
- 08. （3.1）基本问题 [5:07]
- 09. （3.2）线性求解 [6:13]
- 10. （3.3）扩展 [4:44]
- 11. （四）双目视觉基础 [0:10]
- 12. （4.1）基本问题 [3:05]
- 13. （4.2）平行双目视觉 [8:49]
- 14. （五）总结 [1:05]
- 15. 计算机视觉第四课课后答疑 [20:14]
- 第六章：相机标定及位姿估计实例
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- 01. 计算机视觉第六课课前讨论及答疑 [10:32]
- 02. （一）极线几何 [2:04] 课件付费后下载
- 03. （1.1）极线几何与本质矩阵 [14:53]
- 04. （1.2）本质矩阵求解 [13:08]
- 05. （1.3）扩展 [2:51]
- 06. （二）稳健估计 [0:21]
- 07. （2.1）基本问题 [7:43]
- 08. （2.2）RANSAC [11:24]
- 09. （2.3）OpenCV相关函数 [1:42]
- 10. （2.4）第一部分和第二部分答疑 [6:49]
- 11. （三）立体匹配 [0:29]
- 12. （3.1）基本问题 [7:51]
- 13. （3.2）示意 [3:23]
- 14. （3.3）OpenCV相关函数 [1:17]
- 15. （四）相机标定 [1:00]
- 16. （4.1）基本问题 [3:44]
- 17. （4.2）Zhang方法 [16:38]
- 18. （4.3）演示 [7:12]
- 19. （五）总结 [1:54]
- 20. 计算机视觉第六课课后答疑 [12:55]
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