• 学习时长

    12周/每周至少6个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年

*课程已报满,可预约下一期

  • 1: 【学前必读】计算机视觉应用基础课程作业说明.pdf
  • 第1章: 图像分割:基于统计模型的图像分割
  • 2: 【课件】L1基于统计的图像分割.pdf
  • 第1节: 图像分割简要叙述
  • 3: 【视频】图像分割概述
  • 第2节: 基于统计的图像分割技术
  • 4: 【视频】基于统计的图像分割
  • 第3节: 作业
  • 5-1: 【视频】作业视频
  • 5-2: 【作业】第一章
  • 5-3: 【视频】代码框架介绍
  • 5-4: 【代码框架】K-means homework.rar
  • 5-5: 【p代码框架】 kmeans python homework.zip
  • 第4节: 作业讲解
  • 6-1: 【视频】第一章第一题思路讲解--金鑫
  • 6-2: 【视频】第一章第二题思路讲解--金鑫
  • 6-3: 【视频】第一章第三题思路讲解--金鑫
  • 第2章: 图像分割:基于主动轮廓的图像分割
  • 第1节: 基于主动轮廓的图像分割
  • 7-1: 【课件】基于主动轮廓的图像分割.pdf
  • 7-2: 【视频】基于主动轮廓的图像分割
  • 第2节: Snake算法实现
  • 8: 【视频】Snake算法实现
  • 第3节: GVFSnake算法
  • 9: 【视频】GVFSnake算法
  • 第4节: 代码及作业
  • 10-1: 【视频】代码讲解
  • 10-2: python框架--第二章基于主动轮廓的图像分割.zip
  • 10-3: 【作业】第二章
  • 10-4: 【代码】ch2_hw.zip
  • 第5节: 作业思路提示
  • 11: 第二章作业提示文档--金鑫.rar
  • 12: 【视频】梯度下降补充资料
  • 13: 【视频】GVF补充资料
  • 14: 【视频】Snake补充资料
  • 第3章: 图像分割:基于水平集的图像分割
  • 第1节: CV图像分割模型
  • 15-1: 【课件】第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第1部分.pdf
  • 15-2: 【视频】基于水平集的图像分割(上)
  • 15-3: 【课件】第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第2部分.pdf
  • 第2节: CV分割模型的改进
  • 16: 【视频】Chan-Vese模型(CV模型)
  • 第3节: 水平集分割模型代码分析
  • 17: 【视频】基于水平集的图像分割(下)
  • 18: 【视频】Multi Phase模型
  • 第4节: 作业
  • 19-1: 【视频】作业
  • 19-2: 【作业】第三章
  • 19-3: 【视频】代码框架讲解
  • 19-4: 【代码框架】HW_ch3.rar
  • 19-5: 【python代码框架】第三章 基于水平集的图像分割.zip
  • 20-1: 计算机视觉第三章思路提示.pdf
  • 20-2: 【视频】第三章作业思路提示
  • 第4章: 图像分割:交互式图像分割
  • 第1节: 交互式图像分割简介
  • 21-1: 【课件】第4章_图像分割_交互式图像分割.pdf
  • 21-2: 【视频】课程内容概述
  • 21-3: 【视频】引言
  • 第2节: Graph Cuts(图割)方法以及改进
  • 22-1: 【视频】Graph Cuts(图割)
  • 22-2: 【视频】图割改进
  • 第3节: 基于标签学习的交互式分割
  • 23-1: 【视频】另一角度看Graph Cuts
  • 23-2: 【视频】基于标签学习的交互式图像分割
  • 第4节: 作业
  • 24-1: 【作业】第四章
  • 24-2: 【代码框架】hw_ch4.zip
  • 24-3: 【py代码框架】python_chapter4.zip
  • 25-1: 【视频】作业框架讲解及补充知识
  • 25-2: 【视频】作业讲解1_build_map
  • 25-3: 【视频】作业讲解2_BFS
  • 第5章: 图像分割:基于模型的运动分割
  • 第1节: 运动目标检测简介
  • 26-1: 【课件】基于模型的运动分割.pdf
  • 26-2: 【视频】运动目标分割概述
  • 26-3: 【视频】参数估计简述
  • 第2节: 混合高斯背景建模
  • 27: 【视频】混合高斯背景建模算法
  • 第3节: 作业
  • 28-1: 【视频】作业
  • 28-2: 【作业】第五章
  • 28-3: 【视频】代码框架讲解
  • 28-4: 【代码框架】hw_ch5.rar
  • 28-5: 【py代码框架】python_chapter5.zip
  • 第6章: 目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
  • 第1节: 目标跟踪简介
  • 29-1: 【课件】第6章目标跟踪光流.pdf
  • 29-2: 【视频】目标跟踪简介
  • 第2节: 光流以及基于光流的跟踪
  • 30: 【视频】光流
  • 第3节: 基于光流目标跟踪的代码分析
  • 31: 【视频】基于光流的目标跟踪
  • 第4节: 实践作业
  • 32-1: 【作业】第六章
  • 32-2: 【代码框架】hw_ch6.rar
  • 32-3: 【视频】第六章作业思路讲解
  • 第7章: 目标跟踪:基于均值漂移的块目标跟踪
  • 第1节: 模板匹配算法跟踪
  • 33-1: 【课件】第7章目标跟踪Mean-shift.pdf
  • 33-2: 【视频】模板匹配算法跟踪
  • 第2节: 核密度估计
  • 34: 【视频】核密度估计
  • 第3节: 基于均值漂移的目标跟踪算法
  • 35: 【视频】均值漂移算法
  • 第4节: 基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
  • 36: 【视频】基于均值漂移的目标跟踪
  • 第5节: 作业
  • 37-1: 【视频】作业
  • 37-2: 【作业】第七章
  • 37-3: 【C++代码框架】HW7.rar
  • 37-4: 【py代码框架】hw_ch7_py.zip
  • 第8章: 目标跟踪:基于粒子滤波的目标跟踪
  • 38: 【课件】目标跟踪_粒子滤波.pdf
  • 第1节: 自顶向下的跟踪基础
  • 39: 【视频】自顶向下的跟踪基础
  • 第2节: 蒙特卡洛模拟
  • 40: 【视频】蒙特卡洛
  • 第3节: 基于粒子滤波的目标跟踪算法
  • 41: 【视频】基于粒子滤波的跟踪算法
  • 第4节: 作业
  • 42-1: 【作业】第八章
  • 42-2: 【C++代码框架】hw_ch8.rar
  • 42-3: 【py代码框架】hw_ch8_py.zip

项目展示:图像分割&目标跟踪

运动分割

基于光流的点目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪

基于相关滤波的目标跟踪

项目整理人:杨博荃

 

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