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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  • 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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