趋近智
计算机视觉导论
章节 1: 计算机视觉入门
什么是计算机视觉？
计算机如何理解图像
历史简述
计算机视觉的常见任务
计算机视觉系统组成部分
搭建开发环境
实践：加载并显示图像
章节 2: 数字图像基本原理
像素：图像的基本构成单位
数字图像表示
颜色空间简介
常见图像文件格式
理解图像分辨率
图像坐标系
读取和写入图像文件
实践：检查图像属性
章节 3: 基本图像处理技术
点操作：亮度调整
点操作：对比度调整
图像直方图讲解
直方图均衡化用于增强对比度
几何变换：缩放
几何变换：旋转与平移
图像滤波入门
基本平滑滤波器
动手实践：应用基本图像变换
章节 4: 特征检测入门
图像中的特征是什么？
为什么要识别特征？
边缘检测原理
边缘检测的Sobel算子
Canny边缘检测器
角点检测原理
Harris角点检测器的思路
特征描述符介绍
动手实践：图像边缘检测
章节 5: 物体识别入门
物体识别的原理
模板匹配详解
模板匹配的运作方式
模板匹配的局限性
物体识别中的挑战
机器学习方法概述
实践：简单模板匹配
机器学习方法概述
这部分内容有帮助吗？
- Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, 2022 (Springer) - 一本涵盖传统计算机视觉技术和现代机器学习物体识别方法的综合性资源。
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本阐述深度学习、神经网络及其应用原理的奠基性教科书，这些内容是现代物体识别的核心。
- Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2006 (Springer) DOI: 10.1007/b100721 - 一本经典教科书，全面介绍机器学习原理，包括从数据中训练和模式识别，这些是物体识别的基础。