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【计算机视觉全套教程】笔记总结

文章目录

    • 第一章 课程概述
      • 1.研究理论和应用
      • 2.计算机和人之间对图像的差异
      • 3.课程简介
      • 4.主要研究的问题
        • 1.图像预处理
        • 2.图像特征及描述
        • 3.深度学习之前的方法
      • 5.神经网络和深度学习基础
      • 6.目标检测
      • 7.图像分割
      • 8.GAN
      • 9.环境和开源库
      • 10.应用案例环境
    • 第二章 图像预处理
      • 1.目录
      • 2.颜色空间（RGB、CMY、）
      • 3.图片灰度化
      • 4.图像与处理（实际上是图像增强）
      • 5.图像处理方法
        • 1.特征提取方法（直方图、CLAHE）
          • 1.直方图
          • 2.CLAHE
        • 2.形态学运算
        • 3.空间域处理及其变换
          • 1.卷积
          • 2.边界填充策略
          • 3.均值滤波
          • 4.中指滤波
          • 5.高斯滤波（模拟人眼）
        • 4.如何让卷积更快（空域卷积=频域乘积）
        • 5.高斯金字塔
        • 6.拉普拉斯金字塔
        • 7.傅里叶变换
          • 傅里叶变换的不足（解决办法：短时傅里叶变换、加窗傅里叶变换）
        • 8.小波变换
    • 第三章 图像特征提取
      • 1.颜色特征
      • 2.边缘特征
        • 1.边缘定义
        • 2.边缘提取
      • 3.基于特征点的特征描述子
        • 1.特征点的定义
        • 2.Harris角点
        • 3.FAST角点检测
        • 4.斑点（拉普拉斯梯度==二阶导数==）
        • 4.局部特征（SIFT）

第一章 课程概述

1.研究理论和应用

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【计算机视觉全套教程】笔记总结_第5张图片

2.计算机和人之间对图像的差异

1.感知上的本质区别
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2.视角变化
3.光照变化
4.尺度变化
5.形态变化
6.背景混淆干扰
7.遮挡
8.类内物体的外观差异

3.课程简介

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4.主要研究的问题

1.图像预处理

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2.图像特征及描述

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3.深度学习之前的方法

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5.神经网络和深度学习基础

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6.目标检测

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7.图像分割

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8.GAN

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9.环境和开源库

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10.应用案例环境

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张量：高维数组

第二章 图像预处理

1.目录

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2.颜色空间（RGB、CMY、）

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减法叠加，越叠加越黑，一般是四个通道的
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最精确的颜色空间构成
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3.图片灰度化

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4.图像与处理（实际上是图像增强）

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5.图像处理方法

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1.特征提取方法（直方图、CLAHE）
1.直方图

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2.CLAHE

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2.形态学运算

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3.空间域处理及其变换

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1.卷积

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2.边界填充策略

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3.均值滤波

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4.中指滤波

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5.高斯滤波（模拟人眼）

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作用：
离得越远，转换出来的图像和看到的图像更接近
降低复杂度
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垂直或者水平的变化不大，均值平滑就是1
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4.如何让卷积更快（空域卷积=频域乘积）

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5.高斯金字塔

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高斯金字塔，一般在大图上找小的特征，在小图上找大的特征
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6.拉普拉斯金字塔

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7.傅里叶变换

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傅里叶变换的不足（解决办法：短时傅里叶变换、加窗傅里叶变换）

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8.小波变换

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第三章 图像特征提取

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1.颜色特征

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2.边缘特征

1.边缘定义

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2.边缘提取

边缘提取除了横向和纵向（单向求导），最难的是斜边（两个方向上的求导）
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σ在高斯滤波中代表的是均值，它的大小决定着是瘦高还是扁平
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这里引进了梯度的概念
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3.基于特征点的特征描述子

1.特征点的定义

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2.Harris角点

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3.FAST角点检测

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4.斑点（拉普拉斯梯度二阶导数）

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二阶导数等于0的时候是边界
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二阶导数是极大值的时候是斑点（先做高斯，再做拉普拉斯）

4.局部特征（SIFT）

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