课程价格 ：
¥799.00
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学习时长
12周/每周至少6个小时
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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
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- 第1节: 课前必看
- 1-1：【资料】课前学习资料
- 1-2：【资料】开课仪式
- 2：【资料】计算机视觉应用基础课程作业说明
- 第1章: 图像分割：基于统计模型的图像分割
- 3：【课件】基于统计的图像分割
- 第1节: 图像分割简要叙述
- 4：【视频】图像分割概述
- 第2节: 基于统计的图像分割技术
- 5：【视频】基于统计的图像分割
- 第3节: 作业
- 6-1：【代码框架】C++版本
- 6-2：【代码框架】Python版本
- 6-3：【视频】C++代码框架介绍
- 6-4：【视频】作业视频
- 7-1：【作业】第一章
- 7-2：【资料】第一章优秀作业分享
- 7-3：[资料】第一章作业思路讲解
- 第2章: 图像分割：基于主动轮廓的图像分割
- 8-1：【选修】计算机视觉第二章资料
- 8-2：【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
- 9：【视频】基于主动轮廓的图像分割
- 第2节: Snake算法实现
- 10：【视频】Snake算法实现
- 第3节: GVFSnake算法
- 11：【视频】GVFSnake算法
- 第4节: 作业
- 12-1：【代码框架】python版本
- 12-2：【作业】第二章
- 12-3：【代码】ch2_hw
- 12-4：【资料】计算机视觉应用基础第二章作业思路
- 12-5：【资料】第二章知识点和作业分享
- 13：【资料】第二章代码主要函数及公式对应关系说明
- 第3章: 图像分割：基于水平集的图像分割
- 14：【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
- 15-1：【视频】基于水平集的图像分割（上）
- 15-2：【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
- 16：【视频】Chan-Vese模型（CV模型）
- 第3节: 水平集分割模型代码分析
- 17-1：【视频】基于水平集的图像分割（下）
- 17-2：【视频】Multi Phase模型
- 第4节: 作业
- 18-1：【视频】作业
- 18-2：【作业】第三章
- 18-3：【代码框架】HW_ch3
- 18-4：【代码框架】python版本
- 18-5：【视频】代码框架讲解
- 19-1：【资料】计算机视觉应用学习第三章作业思路
- 19-2：【资料】第三章优秀作业分享
- 第4章: 图像分割：交互式图像分割
- 20：【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
- 21-1：【视频】引言
- 21-2：【视频】课程内容概述
- 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：【资料】计算机视觉应用学习第四章作业思路
- 24-2：【作业】第四章
- 24-3：【py代码框架】python_chapter4
- 24-4：【代码框架】hw_ch4
- 24-5：【视频】作业框架讲解及补充知识
- 25：【资料】第四章优秀作业分享
- 第5章: 图像分割：基于模型的运动分割
- 26：【课件】基于模型的运动分割
- 第1节: 运动目标检测简介
- 27-1：【视频】运动目标分割概述
- 27-2：【视频】参数估计简述
- 第2节: 混合高斯背景建模
- 28：【视频】混合高斯背景建模算法
- 第3节: 作业
- 29-1：【视频】代码框架讲解
- 29-2：【视频】作业
- 29-3：【作业】第五章
- 29-4：【代码框架】hw_ch5
- 29-5：【py代码框架】python_chapter5
- 30-1：【资料】第五章作业思路讲解
- 30-2：【资料】第五章优秀作业分享
- 第6章: 目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
- 31：【课件】目标跟踪光流
- 第1节: 目标跟踪简介
- 32：【视频】目标跟踪简介
- 第2节: 光流以及基于光流的跟踪
- 33：【视频】光流
- 第3节: 基于光流目标跟踪的代码分析
- 34：【视频】基于光流的目标跟踪
- 第4节: 作业
- 35-1：【py代码框架】HW6 python
- 35-2：【作业】第六章
- 35-3：【c++代码框架】hw_ch6
- 35-4：【资料】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
- 36：【课件】目标跟踪Mean-shift
- 第1节: 模板匹配算法跟踪
- 37：【视频】模板匹配算法跟踪
- 第2节: 核密度估计
- 38：【视频】核密度估计
- 第3节: 基于均值漂移的目标跟踪算法
- 39：【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
- 40：【视频】基于均值漂移的目标跟踪
- 第5节: 作业
- 41-1：【讲解】计算机视觉应用学习第七章作业思路
- 41-2：【视频】作业
- 41-3：【资料】HW7
- 41-4：【py代码框架】hw_ch7_py
- 41-5：【作业】第七章
- 第8章: 目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
- 42：【课件】目标跟踪_粒子滤波.
- 第1节: 自顶向下的跟踪基础
- 43：【视频】自顶向下的跟踪基础
- 第2节: 蒙特卡洛模拟
- 44：【视频】蒙特卡洛
- 第3节: 基于粒子滤波的目标跟踪算法
- 45：【视频】基于粒子滤波的跟踪算法
- 第4节: 作业
- 46-1：【讲解】计算机视觉应用学习第八章作业思路
- 46-2：【作业】第八章
- 46-3：【C++代码框架】hw_ch8
- 46-4：【py代码框架】hw_ch8_py
- 46-5：第八章作业思路提示
- 第9章: 目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪
- 第1节: 相关滤波
- 47-1：【资料】目标跟踪_相关滤波
- 47-2：【视频】相关滤波
- 第2节: MOSSE
- 48：【视频】MOSSE
- 第3节: 基于核相关滤波目标跟踪代码分析
- 49：【视频】跟踪方法总结与展望
- 第4节: 作业
- 50-1：【资料】MOSSE作业代码部分
- 50-2：【作业】第九章
- 50-3：【C++代码框架】hw_ch9
- 50-4：【Python代码框架】hw_ch9_py
- 50-5：第九章作业思路提示
- 51：【讲解】计算机视觉应用学习第九章作业思路
- 第10章: 检测识别：一般目标检测识别之特征
- 52：【课件】目标检测识别_特征
- 第1节: 目标检测简介
- 53：【视频】目标检测简介
- 第2节: 特征检测简介
- 54：【视频】特征检测简介
- 第3节: 边缘检测与角点检测
- 55-1：【视频】边缘检测
- 55-2：【视频】角点检测
- 第4节: SIFT特征简介
- 56：【视频】SIFT特征
- 第5节: 作业
- 57-1：【视频】代码框架讲解
- 57-2：【作业】第十章
- 57-3：【C++代码框架】hw_ch10
- 57-4：【代码】hw_ch10_py
- 57-5：第十章作业思路讲解.pdf
- 第11章: 检测识别：一般目标检测识别之分类器
- 58：【课件】目标检测识别
- 第1节: 线性回归
- 59：【视频】线性回归
- 第2节: 支持向量机
- 60：【视频】支持向量机
- 第3节: Adaboost分类器
- 61：【视频】Adaboost
- 第4节: 作业
- 62-1：【作业】第十一章
- 62-2：【C++代码框架】hw_ch11
- 62-3：【py代码框架】hw_ch11_py
- 62-4：【讲解】计算机视觉应用学习第11章作业思路
- 第12章: 检测识别：基于模型拟合的目标检测
- 第1节: 前言
- 63-1：【课件】第12章：目标检测识别
- 63-2：【视频】前言
- 第2节: 霍夫变换与直线检测
- 64：【视频】霍夫变换与直线检测
- 第3节: RANSAC与直线检测
- 65：【视频】RANSAC与直线检测
- 第4节: 作业
- 66-1：【视频】代码实践
- 66-2：【作业】第十二章
- 66-3：【代码框架】第十二章代码框架
- 66-4：【讲解】计算机视觉应用学习第12章作业思路
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
