- 课程目录
- 课件下载
- 第一章:计算机视觉引论及基础介绍
- 计算机视觉 3:16 免费
- 第一节课课前答疑 26:05 免费
- (一)引论及基础 2:10 免费
- (1.1)什么是计算机视觉 2:53
- (1.2)视觉系统构成要素 1:29
- (二)视觉系统构成实例 (2.1)机器视觉系统 3:04
- (2.2)交通视频检测 2:12
- (2.3)Xbox 与 Kinect 3:37
- (2.4)”好奇车“火星探测车 4:21
- (三)照明模型 (3.1)光通量 4:53
- (3.2)辐照度 4:32
- (四)-(4.1)颜色模型 11:09
- (4.2)OpenCV 实现 15:10
- (五)图像的采集与显示 (5.1)图像采集 7:21
- (5.2)图像传输 10:45
- (5.3)图像显示 8:15
- (六)课程结构与参考书 (6.1)课程结构 2:33
- (6.2)参考书籍 3:50
- 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
- 图像预处理,边缘提取及图像分割 02:19:07
- 第三章:图像特征提取及光流估计
- 计算机视觉第三课课前讨论及答疑 11:22
- 图像特征提取与运动估计 2:11
- (一)角点检测 0:30
- (1.1)Harris算子原理 27:28
- (1.2)OpenCV实例 5:01
- (1.3)第一部分答疑 4:30
- (二)背景建模 0:10
- (2.1)背景建模原理 22:13
- (2.2)背景建模处理实例 2:59
- (2.3)第二部分答疑 3:48
- (三)光流估计 0:17
- (3.1)光流估计基本模型 7:08
- (3.2)Lucas-Kanade方法 14:22
- (3.3)光流估计示例 5:50
- (四)总结 1:02
- 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
- 计算机视觉第四课课前讨论及答疑 15:29
- (一)Visual Studio视觉编程工具 2:16
- (1.1)ImageWatch 2:06
- (1.2)VSColorOutput 1:35
- (1.3)VS Line Counter 1:11
- (1.4)SuperCharge 7:27
- (二)米粒检测 21:52
- (三)运动目标检测(静止背景) 23:09
- (四)光流跟踪 18:38
- (五)总结 7:40
- 计算机视觉第四课课后答疑 28:24
- 第五章:视觉几何基础与位姿估计
- (一)座标变换与摄像机模型 2:18
- (1.1)座标系与座标变化 24:56
- (1.2)线性摄像机模型 12:58
- (二)相对位姿测量算法 0:13
- (2.1)基本问题 5:34
- (2.2)线性求解 21:40
- (三)基于平面特征点的位姿测量 0:15
- (3.1)基本问题 5:07
- (3.2)线性求解 6:13
- (3.3)扩展 4:44
- (四)双目视觉基础 0:10
- (4.1)基本问题 3:05
- (4.2)平行双目视觉 8:49
- (五)总结 1:05
- 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
- 计算机视觉第六课课前讨论及答疑 10:32
- (一)极线几何 2:04
- (1.1)极线几何与本质矩阵 14:53
- (1.2)本质矩阵求解 13:08
- (1.3)扩展 2:51
- (二)稳健估计 0:21
- (2.1)基本问题 7:43
- (2.2)RANSAC 11:24
- (2.3)OpenCV相关函数 1:42
- (2.4)第一部分和第二部分答疑 6:49
- (三)立体匹配 0:29
- (3.1)基本问题 7:51
- (3.2)示意 3:23
- (3.3)OpenCV相关函数 1:17
- (四)相机标定 1:00
- (4.1)基本问题 3:44
- (4.2)Zhang方法 16:38
- (4.3)演示 7:12
- (五)总结 1:54
- 计算机视觉第六课课后答疑 12:55
【课时介绍】
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。
- 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
- 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
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- 1. 图像预处理,边缘提取及图像分割 02:19:07
- 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
- 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
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- 01. 计算机视觉第四课课前讨论及答疑 15:29
- 02. (一)Visual Studio视觉编程工具 2:16
- 03. (1.1)ImageWatch 2:06
- 04. (1.2)VSColorOutput 1:35
- 05. (1.3)VS Line Counter 1:11
- 06. (1.4)SuperCharge 7:27
- 07. (二)米粒检测 21:52
- 08. (三)运动目标检测(静止背景) 23:09
- 09. (四)光流跟踪 18:38
- 10. (五)总结 7:40
- 11. 计算机视觉第四课课后答疑 28:24
- 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
- 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
- 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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