• 学习时长

    12周/每周至少6个小时

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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

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