課程介紹
課程由哈爾濱工業大學副教授，視覺技術研究室負責人屈教授講解。由淺入深，圖文並茂，在講述概念的同時注重和實際系統結合，爲上手並深入研究無人駕駛，智能機器人，人機交互，醫療等行業應用奠定堅實基礎。
課程收益
認真學習本門課程後，學員可以掌握計算機視覺技術的基本原理和應用方式。可在實際項目、創新項目、創業實踐中應用，同時可供感興趣同學作爲以後深入學習計算機視覺知識的基礎。公開課試聽：http://edu.csdn.net/course/detail/5510
講師介紹
AI100更多講師課程
AI100致力於推進人工智能和數據科學領域的人才培養。目標是在 2025 年前爲中國培養100萬人工智能工程師，200萬各行業數據科學講師，幫助30萬中國企業走向智能化。
課程大綱
第1章:計算機視覺引論及基礎介紹
1.計算機視覺 3:16
2.第一節課課前答疑 26:05
3.（一）引論及基礎 2:10
4.（1.1）什麼是計算機視覺 2:53
5.（1.2）視覺系統構成要素 1:29
6.（二）視覺系統構成實例 （2.1）機器視覺系統 3:04
7.（2.2）交通視頻檢測 2:12
8.（2.3）Xbox 與 Kinect 3:37
9.（2.4）”好奇車“火星探測車 4:21
10.（三）照明模型 （3.1）光通量 4:53
11.（3.2）輻照度 4:32
12.（四）-（4.1）顏色模型 11:09
13.（4.2）OpenCV 實現 15:10
14.（五）圖像的採集與顯示 （5.1）圖像採集 7:21
15.（5.2）圖像傳輸 10:45
16.（5.3）圖像顯示 8:15
17.（六）課程結構與參考書 （6.1）課程結構 2:33
18.（6.2）參考書籍 3:50
19.第一節課課後答疑 28:59
第2章:圖像預處理，邊緣提取及圖像分割
1.圖像預處理，邊緣提取及圖像分割 02:19:07
第3章:圖像特徵提取及光流估計
1.計算機視覺第三課課前討論及答疑 11:22
2.圖像特徵提取與運動估計 2:11
3.（一）角點檢測 0:30
4.（1.1）Harris算子原理 27:28
5.（1.2）OpenCV實例 5:01
6.（1.3）第一部分答疑 4:30
7.（二）背景建模 0:10
8.（2.1）背景建模原理 22:13
9.（2.2）背景建模處理實例 2:59
10.（2.3）第二部分答疑 3:48
11.（三）光流估計 0:17
12.（3.1）光流估計基本模型 7:08
13.（3.2）Lucas-Kanade方法 14:22
14.（3.3）光流估計示例 5:50
15.（四）總結 1:02
16.計算機視覺第三課課後答疑 17:40
第4章:圖像處理綜合實例
1.計算機視覺第四課課前討論及答疑 15:29
2.（一）Visual Studio視覺編程工具 2:16
3.（1.1）ImageWatch 2:06
4.（1.2）VSColorOutput 1:35
5.（1.3）VS Line Counter 1:11
6.（1.4）SuperCharge 7:27
7.（二）米粒檢測 21:52
8.（三）運動目標檢測（靜止背景） 23:09
9.（四）光流跟蹤 18:38
10.（五）總結 7:40
11.計算機視覺第四課課後答疑 28:24
第5章:視覺幾何基礎與位姿估計
1.（一）座標變換與攝像機模型 2:18
2.（1.1）座標系與座標變化 24:56
3.（1.2）線性攝像機模型 12:58
4.（二）相對位姿測量算法 0:13
5.（2.1）基本問題 5:34
6.（2.2）線性求解 21:40
7.（三）基於平面特徵點的位姿測量 0:15
8.（3.1）基本問題 5:07
9.（3.2）線性求解 6:13
10.（3.3）擴展 4:44
11.（四）雙目視覺基礎 0:10
12.（4.1）基本問題 3:05
13.（4.2）平行雙目視覺 8:49
14.（五）總結 1:05
15.計算機視覺第四課課後答疑 20:14
第6章:相機標定及位姿估計實例
1.計算機視覺第六課課前討論及答疑 10:32
2.（一）極線幾何 2:04
3.（1.1）極線幾何與本質矩陣 14:53
4.（1.2）本質矩陣求解 13:08
5.（1.3）擴展 2:51
6.（二）穩健估計 0:21
7.（2.1）基本問題 7:43
8.（2.2）RANSAC 11:24
9.（2.3）OpenCV相關函數 1:42
10.（2.4）第一部分和第二部分答疑 6:49
11.（三）立體匹配 0:29
12.（3.1）基本問題 7:51
13.（3.2）示意 3:23
14.（3.3）OpenCV相關函數 1:17
15.（四）相機標定 1:00
16.（4.1）基本問題 3:44
17.（4.2）Zhang方法 16:38
18.（4.3）演示 7:12
19.（五）總結 1:54
20.計算機視覺第六課課後答疑 12:55
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