• 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/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 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 敬请期待
  • 39-2: 【代码框架】hw_ch6. 敬请期待
  • 39-3: 【py代码】HW6 python 敬请期待
  • 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

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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