课程价格 ：
¥699.00
剩余名额
0
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学习时长
12周/每周至少6个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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￥699.00
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- 第1节: 课前必看
- 1： 【学前必读】计算机视觉应用基础课程作业说明
- 2： 计算机视觉应用基础第五期开课仪式
- 3： 计算机视觉应用基础第五期经验及建议分享-助教JX
- 4： 计算机视觉应用基础第五期经验及建议-助教分享
- 第1章: 图像分割：基于统计模型的图像分割
- 5： 【课件】基于统计的图像分割
- 第1节: 图像分割简要叙述
- 6： 【视频】图像分割概述
- 第2节: 基于统计的图像分割技术
- 7： 【视频】基于统计的图像分割
- 第3节: 作业
- 8： 【作业】第一章
- 9-1： 【代码框架】C++版本
- 9-2： 【代码框架】Python版本
- 9-3： 【视频】C++代码框架介绍
- 9-4： 【视频】作业视频
- 10-1： 【视频】第一章作业思路讲解（第一题）--助教金鑫
- 10-2： 【视频】第一章作业思路讲解（第二题）--助教金鑫
- 10-3： 【视频】第一章作业思路讲解（第三题）--助教金鑫
- 11-1： 第一章优秀作业
- 11-2： hw_ch1_py_answer.
- 第2章: 图像分割：基于主动轮廓的图像分割
- 12： 【课件】第2章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
- 13： 【视频】基于主动轮廓的图像分割
- 第2节: Snake算法实现
- 14： 【视频】Snake算法实现
- 第3节: GVFSnake算法
- 15： 【视频】GVFSnake算法
- 第4节: 作业
- 16-1： 代码框架-python版本
- 16-2： 【作业】第二章
- 16-3： 【视频】代码讲解
- 16-4： 【代码】ch2_hw
- 17-1： 【视频】第二章作业讲评分享-inori-chen
- 17-2： 第二章作业讲评分享-inori-chen
- 18-1： 第二章优秀作业
- 18-2： hw_ch2_py_answer
- 第3章: 图像分割：基于水平集的图像分割
- 19： 【课件】第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第1部分
- 第1节: CV图像分割模型
- 20-1： 【视频】基于水平集的图像分割（上）
- 20-2： 【课件】第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第2部分
- 第2节: CV分割模型的改进
- 21： 【视频】Chan-Vese模型（CV模型）
- 第3节: 水平集分割模型代码分析
- 22-1： 【视频】基于水平集的图像分割（下）
- 22-2： 【视频】Multi Phase模型
- 第4节: 作业
- 23-1： 【视频】作业
- 23-2： 【作业】第三章
- 23-3： 【视频】代码框架讲解
- 23-4： 【代码框架】HW_ch3.rar
- 23-5： 代码框架-python版本
- 24-1： 第三章作业思路讲解-金鑫
- 24-2： 数学推导学习资料
- 25： hw_ch3_py_answer
- 第4章: 图像分割：交互式图像分割
- 26： 【课件】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
- 27-1： 【视频】引言
- 27-2： 【视频】课程内容概述
- 第2节: Graph Cuts（图割）方法以及改进
- 28-1： 【视频】Graph Cuts（图割）
- 28-2： 【视频】图割改进
- 第3节: 基于标签学习的交互式分割
- 29-1： 【视频】基于标签学习的交互式图像分割
- 29-2： 【视频】另一角度看Graph Cuts
- 第4节: 作业
- 30-1： 【作业】第四章
- 30-2： 【代码框架】hw_ch4.
- 30-3： 【py代码框架】python_chapter4
- 30-4： 【视频】作业框架讲解及补充知识
- 31-1： 【视频】计算机视觉第五期在线答疑
- 31-2： 讲师答疑推荐课程学习资料
- 32： 第四章优秀作业.
- 第5章: 图像分割：基于模型的运动分割
- 33： 【课件】L5基于模型的运动分割
- 第1节: 运动目标检测简介
- 34-1： 【视频】运动目标分割概述
- 34-2： 【视频】参数估计简述
- 第2节: 混合高斯背景建模
- 35： 【视频】混合高斯背景建模算法
- 第3节: 作业
- 36-1： 【视频】作业
- 36-2： 【作业】第五章
- 36-3： 【视频】代码框架讲解
- 36-4： 【代码框架】hw_ch5
- 36-5： 【py代码框架】python_chapter5
- 37： 第五章优秀作业.rar
- 第6章: 目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
- 38： 【课件】第6章目标跟踪光流
- 第1节: 目标跟踪简介
- 39-1： 【作业】第六章
- 39-2： 【代码框架】hw_ch6.
- 39-3： 【py代码】HW6 python
- 40： 【视频】目标跟踪简介
- 第2节: 光流以及基于光流的跟踪
- 41： 【视频】光流
- 第3节: 基于光流目标跟踪的代码分析
- 42： 【视频】基于光流的目标跟踪
- 第4节: 作业
- 43-1： 【py代码框架】HW6 python.rar
- 43-2： 【作业】第六章
- 43-3： 【c++代码框架】hw_ch6.rar
- 44： 第六章作业思路讲解-助教
- 45： 第六章优秀作业.rar
- 第7章: 目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪
- 46： 【课件】第7章目标跟踪Mean-shift
- 第1节: 模板匹配算法跟踪
- 47： 【视频】模板匹配算法跟踪
- 第2节: 核密度估计
- 48： 【视频】核密度估计
- 第3节: 基于均值漂移的目标跟踪算法
- 49： 【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
- 50： 【视频】基于均值漂移的目标跟踪
- 第5节: 作业
- 51-1： 【视频】作业
- 51-2： 【作业】第七章
- 51-3： 【C++代码框架】HW7.rar
- 51-4： 【py代码框架】hw_ch7_py.
- 52： 第七章作业思路.
- 第8章: 目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
- 53： 【课件】第8章_目标跟踪_粒子滤波.
- 第1节: 自顶向下的跟踪基础
- 54： 【视频】自顶向下的跟踪基础
- 第2节: 蒙特卡洛模拟
- 55： 【视频】蒙特卡洛
- 第3节: 基于粒子滤波的目标跟踪算法
- 56： 【视频】基于粒子滤波的跟踪算法
- 第4节: 作业
- 57-1： 【作业】第八章
- 57-2： 【C++代码框架】hw_ch8.rar
- 57-3： 【py代码框架】hw_ch8_
- 第9章: 目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪
- 58： 【课件】第9章_目标跟踪_相关滤波
- 第1节: 相关滤波
- 59： 【视频】相关滤波
- 第2节: MOSSE
- 60： 【视频】MOSSE
- 第3节: 基于核相关滤波目标跟踪代码分析
- 61： 【视频】跟踪方法总结与展望
- 第4节: 作业
- 62-1： 9.MOSSE作业代码部分
- 62-2： 【作业】第九章
- 62-3： 【C++代码框架】hw_ch9.rar
- 62-4： 【py代码框架】hw_ch9_py.zip
- 第10章: 检测识别：一般目标检测识别之特征
- 63： 【课件】第10章 目标检测识别_特征.
- 第1节: 目标检测简介
- 64： 【视频】目标检测简介
- 第2节: 特征检测简介
- 65： 【视频】特征检测简介
- 第3节: 边缘检测与角点检测
- 66-1： 【视频】边缘检测
- 66-2： 【视频】角点检测
- 第4节: SIFT特征简介
- 67： 【视频】SIFT特征
- 第5节: 作业
- 68-1： 【视频】代码框架讲解
- 68-2： 【作业】第十章
- 68-3： 【C++代码框架】hw_ch10.rar
- 68-4： 【py代码框架】hw_ch10_py.zip
- 第11章: 检测识别：一般目标检测识别之分类器
- 69： 【课件】第11章：目标检测识别.pdf
- 第1节: 线性回归
- 70： 【视频】线性回归
- 第2节: 支持向量机
- 71： 【视频】支持向量机
- 第3节: Adaboost分类器
- 72： 【视频】Adaboost
- 第4节: 作业
- 73-1： 【作业】第十一章
- 73-2： 【C++代码框架】hw_ch11.rar
- 73-3： 【py代码框架】hw_ch11_py.zip
- 第12章: 检测识别：基于模型拟合的目标检测
- 第1节: 霍夫变换与直线检测
- 第2节: RANSAC与直线检测
- 第3节: 直线检测常见问题分析
- 第4节: 直线检测代码分析
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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