计算机视觉基础课程 📷
课程简介
欢迎进入「计算机视觉基础」课程！本课程将带你了解计算机视觉的核心概念与技术，涵盖图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等主题。通过本课程，你将掌握如何让机器“看懂”图片，并应用于实际场景。
学习目标
🎯 学习计算机视觉的基本原理与算法
🎯 掌握常用工具（如OpenCV、TensorFlow）的使用方法
🎯 完成至少3个实践项目，包括图像识别与场景分析
🎯 理解深度学习在视觉任务中的应用
课程大纲
📖 模块1：图像预处理
- 图像读取与显示
- 灰度化、滤波、边缘检测
- 图像增强与归一化
📖 模块2：特征提取与匹配
- SIFT、SURF等经典特征算法
- 关键点检测与描述子计算
- 特征匹配与图像拼接
📖 模块3：目标检测与分类
- 基于传统方法的检测框架
- 深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN）
- 实战：使用预训练模型进行物体识别
学习资源
📌 推荐阅读
- 计算机视觉进阶课程（点击进入）
- 《计算机视觉：算法与应用》（作者：R. C. Gonzalez）
- OpenCV官方文档
📌 工具推荐
📌 实践建议
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