本课程的重点是检测图像中的特征和边界。特征和边界检测是各种视觉任务(包括物体检测、物体识别和计量--测量物体的物理尺寸和其他属性)的关键预处理步骤。本课程介绍了各种检测特征和边界的方法,并展示了如何利用从图像中提取的特征来解决重要的视觉任务。 我们从检测边缘和角落等简单但重要的特征开始。我们展示了使用基于图像一阶和二阶导数的算子可以可靠地检测到这些特征。接下来,我们探讨了 "兴趣点 "的概念--图像中独特而有用的局部外观。我们介绍了如何使用 SIFT 检测器稳健地检测兴趣点。利用该检测器,我们介绍了一种端到端解决方案,用于拼接重叠的场景图像以获得广角全景图。最后,我们介绍了在图像中寻找人脸这一重要问题,并展示了人脸检测的几种应用。

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本课程是 计算机视觉的基本原理 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块
涵盖的内容
8篇阅读材料2个讨论话题8个插件
涵盖的内容
2篇阅读材料6个作业2个讨论话题6个插件
涵盖的内容
2篇阅读材料5个作业2个讨论话题5个插件
涵盖的内容
1篇阅读材料5个作业2个讨论话题5个插件
涵盖的内容
1篇阅读材料6个作业1个讨论话题6个插件
涵盖的内容
3篇阅读材料7个作业2个讨论话题7个插件
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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TF
已于 Jan 20, 2023审阅
A little bit advanced, but the quality of the slides and presentations is superb.
KJ
已于 Apr 27, 2022审阅
Amazing course , Well explained and interesting assignments!!!
GP
已于 Dec 20, 2023审阅
Great overview for various topics. The highlight is the simple explanation for the SIFT algorithm operational concept imo.
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