让机器“看见”—计算机视觉原理及实战

让机器“看见”—计算机视觉原理及实战
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课程目录
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  • 计算机视觉引论及基础介绍

    • 计算机视觉
    • 第一节课课前答疑
    • (一)引论及基础
    • (1.1)什么是计算机视觉
    • (1.2)视觉系统构成要素
    • (二)视觉系统构成实例 (2.1)机器视觉系统
    • (2.2)交通视频检测
    • (2.3)Xbox 与 Kinect
    • (2.4)”好奇车“火星探测车
    • (三)照明模型 (3.1)光通量
    • (3.2)辐照度
    • (四)-(4.1)颜色模型
    • (4.2)OpenCV 实现
    • (五)图像的采集与显示 (5.1)图像采集
    • (5.2)图像传输
    • (5.3)图像显示
    • (六)课程结构与参考书 (6.1)课程结构
    • (6.2)参考书籍
    • 第一节课课后答疑
  • 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
  • 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
    • 图像特征提取与运动估计
    • (一)角点检测
    • (1.1)Harris算子原理
    • (1.2)OpenCV实例
    • (1.3)第一部分答疑
    • (二)背景建模
    • (2.1)背景建模原理
    • (2.2)背景建模处理实例
    • (2.3)第二部分答疑
    • (三)光流估计
    • (3.1)光流估计基本模型
    • (3.2)Lucas-Kanade方法
    • (3.3)光流估计示例
    • (四)总结
    • 计算机视觉第三课课后答疑
  • 图像处理综合实例

    • 计算机视觉第四课课前讨论及答疑
    • (一)Visual Studio视觉编程工具
    • (1.1)ImageWatch
    • (1.2)VSColorOutput
    • (1.3)VS Line Counter
    • (1.4)SuperCharge
    • (二)米粒检测
    • (三)运动目标检测(静止背景)
    • (四)光流跟踪
    • (五)总结
    • 计算机视觉第四课课后答疑
  • 视觉几何基础与位姿估计

    • (一)座标变换与摄像机模型
    • (1.1)座标系与座标变化
    • (1.2)线性摄像机模型
    • (二)相对位姿测量算法
    • (2.1)基本问题
    • (2.2)线性求解
    • (三)基于平面特征点的位姿测量
    • (3.1)基本问题
    • (3.2)线性求解
    • (3.3)扩展
    • (四)双目视觉基础
    • (4.1)基本问题
    • (4.2)平行双目视觉
    • (五)总结
    • 计算机视觉第四课课后答疑
  • 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
    • (一)极线几何
    • (1.1)极线几何与本质矩阵
    • (1.2)本质矩阵求解
    • (1.3)扩展
    • (二)稳健估计
    • (2.1)基本问题
    • (2.2)RANSAC
    • (2.3)OpenCV相关函数
    • (2.4)第一部分和第二部分答疑
    • (三)立体匹配
    • (3.1)基本问题
    • (3.2)示意
    • (3.3)OpenCV相关函数
    • (四)相机标定
    • (4.1)基本问题
    • (4.2)Zhang方法
    • (4.3)演示
    • (五)总结
    • 计算机视觉第六课课后答疑
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课时介绍

(3.2)Lucas-Kanade方法-图像特征提取及光流估计让机器“看见”—计算机视觉原理及实战

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。
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