哪些教学内容适合用计算机画面表现,计算机视觉教学的内容有哪些?

EAIDK-610是专为AI开发者和学生精心打造，面向边缘计算的人工智能开发套件。学生或者开发者可以使用此套件了解人工智能的相关知识，了解计算机视觉、人脸检测、人脸识别、双目立体视觉等相关算法，并且可以使用此套件做一些扩展，做产品原型的验证。

EAIDK-610硬件平台(EAI610-P0)使用高性能Arm SoC(瑞芯微rk3399)，搭载OPEN AI LAB嵌入式AI开发平台AID(包含支持异构计算库HCL、嵌入式深度学习框架Tengine、以及轻量级嵌入式计算机视觉加速库BladeCV)。为AI应用提供简洁、高效、统一的API接口，加速终端AI产品的场景化应用落地实现。

计算机视觉教学主要内容如下：

01图像采集

图像采集主要介绍如何对EAI610-P0的视频图像进行采集，以及介绍V4L2，RockchipISP和RockchipRGA 的概念及简单操作应用。

02

图像处理

图像处理是指对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理或其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。图像处理通过对MIPI摄像头采集到的图像应用多种处理方法，介绍了数字图像处理领域的常用概念和基本方法。

03

视频编码

视频编码教学案例的目的是介绍视频压缩的原理，并以EAIDK610为例展示一个实际的视频硬编码实例。主要介绍的视频压缩的概念和历史，同时着重分析了H.264标准，在此基础上采用EAIDK610上的硬件编码作为实例，希望达到理论和实践相结合的教学目标。

04

视频解码

视频解码介绍视频压缩的原理，并以EAIDK610为例展示一个实际的视频硬解码实例。教学方案介绍的视频压缩的概念和历史，同时着重分析了H.264标准，在此基础上采用EAIDK610上的硬件解码作为实例，希望达到理论和实践相结合的教学目标。

05

视频分析之背景提取

背景提取主要介绍在EAI610-P0的实时采集视频图像基础上的背景提取，着重介绍和实现基于混合高斯模型和CodeBook的背景提取算法，最后对结果简单分析，并对其他算法进行简要介绍。

06

人脸检测(传统机器学习方法)

人脸检测是为了学习人脸检测的概念，了解传统机器学习人脸检测方法，展示传统机器学习算法及应用开发过程。本教学方案以haar+adaboost算法为例，从算法的原理分析开始，不仅介绍了算法训练的过程，也展示了算法在嵌入式平台(EAI610-P0)的部署。

07

人脸特征提取(深度学习方法)

人脸特征提取是以人脸特征提取方案为例，展示完整的深度学习算法及应用开发过程，同时介绍人脸识别中的核心算法概念。此教学方案以Light CNN 为例，从算法的原理分析开始，不仅介绍了算法训练的过程，也展示了算法在嵌入式平台(EAI610-P0)的部署。

08

双目立体视觉

双目立体视觉是学习立体视觉的概念，掌握用双目相机计算深度信息的方法。从双目相机标定及矫正原理分析开始，介绍双目立体视觉的基础理论方法，并且介绍了基于SGBM的深度计算算法，最终在嵌入式平台(EAI610-P0)上使用两个高清相机模组部署。

09

人脸识别系统

人脸识别是以人脸特征提取方案为例，展示完整的深度学习算法及应用开发过程，以Light CNN 1 为例 ，从算法的原理及特点开始，不仅介绍了算法训练的过程，也展示了算法在嵌入式平台(EAI610-P0)的部署 。

010

双路人脸门禁系统

双路人脸门禁系统是以嵌入式人工智能开发套件(EAIDK-610)为基础平台，人员进门时，网络摄像机(IPC)连续抓取多张人脸信息，并毫秒级地比对抓取照片和底库信息，比对成功后触发开门动作，人脸抓取、比对结果和人员进门的信息在显示设备上实时展示。

011

目标检测(深度学习方法)

目标检测方案是在嵌入式平台上进行机器视觉的目标检测，通过深度学习的方法实现对多目标物体进行检测并识别。使用Arm的嵌入式人工智能开发套件(EAIDK-610)为基础平台，通过网络摄像机进行视频数据采集，EAIDK-610作为边缘智能处理对视频进行分析，并实时显示分析结果。