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《選修42第一節(jié)》PPT課件歡迎大家來(lái)到選修42第一節(jié)PPT課件,這節(jié)課我們將介紹計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念和應(yīng)用領(lǐng)域,以及圖像處理和特征提取的方法。課程介紹上課時(shí)間、地點(diǎn)每周一、周三,上午10:00-12:00,教室306授課老師王老師課程目的和重點(diǎn)了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念,掌握?qǐng)D像處理和特征提取方法。計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述計(jì)算機(jī)視覺(jué)的定義計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)獲取和解釋圖像的學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域包括人臉識(shí)別、物體檢測(cè)、圖像分割、虛擬現(xiàn)實(shí)等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展歷史從20世紀(jì)60年代開(kāi)始,經(jīng)歷了多個(gè)階段的發(fā)展與突破。基礎(chǔ)概念像素像素是圖像中最小的可顯示單元,具有一定的大小和顏色。圖像分辨率圖像分辨率指圖像中包含的像素?cái)?shù)量,影響圖像的清晰度?;叶葓D像灰度圖像使用灰度值表示像素的亮度,比彩色圖像更簡(jiǎn)單。彩色圖像彩色圖像使用RGB顏色模型表示像素的顏色,具有更豐富的信息。圖像處理圖像的簡(jiǎn)單處理方法包括圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)等操作。圖像增強(qiáng)通過(guò)調(diào)整圖像的亮度、對(duì)比度和顏色等屬性,提升圖像的質(zhì)量。圖像濾波應(yīng)用不同的濾波器,如均值濾波器和高斯濾波器,來(lái)平滑和去噪圖像。圖像分割將圖像劃分為不同的區(qū)域,便于后續(xù)的特征提取和識(shí)別。特征提取與描述特征的定義特征是圖像中具有獨(dú)特性的屬性,用于描述圖像的內(nèi)容。特征提取方法包括邊緣檢測(cè)、角點(diǎn)檢測(cè)和尺度不變特征變換(SIFT)等。特征描述方法使用特定的算法將提取的特征表示成向量形式,如局部二進(jìn)制模式(LBP)。圖像識(shí)別分類(lèi)圖像識(shí)別分類(lèi)的定義通過(guò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,將輸入的圖像分為不同的類(lèi)別。識(shí)別分類(lèi)的方法包括基于規(guī)則的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法。常用的識(shí)別分類(lèi)算法如支持向量機(jī)(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。實(shí)例演示使用OpenCV進(jìn)行圖像處理與特征識(shí)別展示如何使用OpenCV庫(kù)進(jìn)行圖像處理和特征提取。實(shí)例演示的流程包括圖像預(yù)處理、特征提取、特征匹配和結(jié)果展示。實(shí)例演示的結(jié)果展示識(shí)別分類(lèi)的準(zhǔn)確率和效果。總結(jié)本節(jié)課的內(nèi)容回顧回顧本節(jié)課的主要內(nèi)容和學(xué)習(xí)要點(diǎn)。下節(jié)課主題介

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