计算机视觉应用基础教程：源码与实战

 1. 为什么选择这门计算机视觉系统课程？   
《计算机视觉应用基础教程》 通过16章模块化教学，覆盖图像分割、目标跟踪、特征检测三大核心领域。课程独创"理论推导+源码解析+作业实战"三维学习体系，提供超过50个配套实战项目代码，帮助学习者从算法原理到工程落地实现完整跨越。   

 2. 课程核心内容解析   
目标检测模块 详解SIFT特征、霍夫变换等关键技术，图像分割部分 包含水平集、GraphCut等前沿方法：   

- 特征检测：边缘/角点检测原理与OpenCV实现   

- 分类器构建：支持向量机与Adaboost实战对比   

- 模型拟合：RANSAC算法在直线检测中的应用   

- 运动分割：混合高斯背景建模的工业级解决方案   

 3. 与众不同的教学特色   
课程采用深蓝学院特有的"问题驱动式"教学：   

• 每个章节配备分级编程作业（含完整参考代码）   

• 特别设置算法对比实验（如传统Snake vs GVFSnake）   

• 提供多视角教学视频（理论推导/代码逐行解析/作业debug演示）   

 4. 适合哪些学习者？   
本课程特别适合：   

✓ 有Python基础的算法工程师进阶   

✓ 希望理解OpenCV底层原理的开发人员   

✓ 需要完成目标检测相关课题的研究生   

✓ 计划转型计算机视觉领域的传统程序员   

 5. 课程资源与学习路径   
配套资源包含：   

- 所有演示项目的可运行源码（基于Python+OpenCV）   

- 关键算法的数学推导补充资料（梯度下降/GVF等）   

- 工业级数据集处理方案（运动分割章节）   

- 跟踪算法效果对比表（光流法vs相关滤波）   

通过系统学习，你将掌握从图像预处理到复杂场景目标识别的全流程技能，具备独立完成视觉项目的能力。课程强调工程思维培养，所有案例均来自实际应用场景，避免纯理论学习的空洞感。

资源目录列表：

├─【深蓝学院】计算机视觉应用基础-带源码课件
│  ├─第10章检测识别：一般目标检测识别之特征
│  │  ├─第1节目标检测识别一般流程
│  │  │  ├─任务49：【视频】目标检测简介.mp4
│  │  ├─第2节特征检测简介
│  │  │  ├─任务50：【视频】特征检测简介.mp4
│  │  ├─第3节边缘检测与角点检测
│  │  │  ├─任务51-1：【视频】边缘检测.mp4
│  │  │  ├─任务51-2：【视频】角点检测.mp4
│  │  ├─第4节SIFT特征简介
│  │  │  ├─任务52-1：【视频】SIFT特征.mp4
│  ├─第11章检测识别：一般目标检测识别之分类器
│  │  ├─第1节线性回归
│  │  │  ├─任务53-2：线性回归.mp4
│  │  ├─第2节支持向量机
│  │  │  ├─任务54：支持向量机.mp4
│  │  ├─第3节Adaboost
│  │  │  ├─任务55：Adaboost.mp4
│  ├─第12章检测识别：基于模型拟合的目标检测
│  │  ├─第1节前言
│  │  │  ├─任务58：前言.mp4
│  │  ├─第2节霍夫变换与直线检测
│  │  │  ├─任务59：霍夫变换与直线检测.mp4
│  │  ├─第3节RANSAC与直线检测
│  │  │  ├─任务60：RANSAC与直线检测.mp4
│  ├─第1节：课程介绍
│  │  ├─任务2：【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
│  │  ├─任务3：【视频】计算机视觉概述.mp4
│  ├─第1章：图像分割：基于统计模型的图像分割
│  │  ├─第1节：图像分割简要叙述
│  │  │  ├─任务4-2：图像分割概述.mp4
│  │  ├─第2节：基于统计的图像分割
│  │  │  ├─任务5：基于统计的图像分割.mp4
│  │  ├─第3节：作业
│  │  │  ├─任务6-1：作业视频.mp4
│  │  │  ├─任务6-2：【视频】代码框架介绍.mp4
│  │  │  ├─任务7-1：第一章第一题思路提示.mp4
│  │  │  ├─任务7-2：第一章第二题思路提示.mp4
│  │  │  ├─任务7-3：第一章第三题思路提示.mp4
│  ├─第2章：图像分割：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
│  │  │  ├─任务8-2：基于主动轮廓的图像分割.mp4
│  │  ├─第2节：Snake算法实现
│  │  │  ├─任务9：Snake算法实现.mp4
│  │  ├─第3节：GVFSnake算法
│  │  │  ├─任务10：GVFSnake算法.mp4
│  │  ├─第4节：代码及作业
│  │  │  ├─视频11-2：【视频】代码讲解.mp4
│  │  ├─第5节：补充材料
│  │  │  ├─任务13-1：【视频】梯度下降补充资料.mp4
│  │  │  ├─任务13-2：【视频】GVF补充资料.mp4
│  │  │  ├─任务13-3：【视频】Snake补充资料.mp4
│  ├─第3章：图像分割：基于水平集的图像分割
│  │  ├─第1节：CV图像分割模型
│  │  │  ├─任务14-2：基于水平集的图像分割（上）.mp4
│  │  ├─第2节：CV分割模型的改进
│  │  │  ├─任务15：Chan-Vese模型（CV模型）.mp4
│  │  ├─第3节：水平集分割模型代码分析
│  │  │  ├─任务16：基于水平集的图像分割（下）.mp4
│  │  │  ├─任务17：MultiPhase模型.mp4
│  │  ├─第4节：作业实践
│  │  │  ├─任务18-1：作业.mp4
│  │  │  ├─任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│  ├─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
│  │  │  ├─20-2：课程内容概述.mp4
│  │  │  ├─20-3：引言.mp4
│  │  │  ├─任务18-1：作业.mp4
│  │  │  ├─任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│  │  ├─第2节：GraphCuts（图割）方法以及改进
│  │  │  ├─21-1：GraphCuts（图割）.mp4
│  │  │  ├─21-2：图割改进.mp4
│  │  ├─第3节：基于标签学习的交互式分割
│  │  │  ├─22-1：另一角度看GraphCuts.mp4
│  │  │  ├─22-2：基于标签学习的交互式图像分割.mp4
│  │  ├─第4节：作业框架讲解
│  │  │  ├─任务23-1：【视频】作业框架讲解及补充知识.mp4
│  │  │  ├─任务23-3：作业讲解1_build_map.mp4
│  │  │  ├─任务23-4：作业讲解2_BFS.mp4
│  ├─第5章：图像分割：基于模型的运动分割
│  │  ├─第1节：运动目标检测简介
│  │  │  ├─24-2：运动目标分割概述.mp4
│  │  │  ├─24-3：参数估计简述.mp4
│  │  ├─第2节：混合高斯背景建模
│  │  │  ├─任务25：混合高斯背景建模算法.mp4
│  │  ├─第3节：作业
│  │  │  ├─26-1：作业视频.mp4
│  │  │  ├─任务26-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│  ├─第6章：目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
│  │  ├─第1节：目标跟踪简介
│  │  │  ├─任务28-2：目标跟踪简介.mp4
│  │  ├─第2节：光流以及基于光流的跟踪
│  │  │  ├─任务29：光流.mp4
│  │  ├─第3节：基于光流目标跟踪的代码分析
│  │  │  ├─任务30：基于光流的目标跟踪.mp4
│  │  ├─第4：实践作业
│  │  │  ├─任务31-2：【视频】代码讲解.mp4
│  ├─第7章：目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪
│  │  ├─第1节：均值漂移算法提出原因
│  │  │  ├─任务33-2：模板匹配算法跟踪.mp4
│  │  ├─第2节：核密度估计
│  │  │  ├─任务34：核密度估计.mp4
│  │  ├─第3节：基于均值漂移的目标跟踪算法
│  │  │  ├─任务35：均值漂移算法截取视频.mp4
│  │  ├─第4节：基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
│  │  │  ├─任务36：基于均值漂移的目标跟踪.mp4
│  │  ├─第5节：作业
│  │  │  ├─任务37-1：作业.mp4
│  │  │  ├─任务37-2：【视频】代码框架讲解.mp4
│  ├─第8章：目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
│  │  ├─第1节：自顶向下的跟踪基础
│  │  │  ├─任务39：自顶向下的跟踪基础.mp4
│  │  ├─第2节：蒙特卡洛模拟
│  │  │  ├─任务40：蒙特卡洛.mp4
│  │  ├─第3节：基于粒子滤波的目标跟踪算法
│  │  │  ├─任务41：基于粒子滤波的跟踪算法.mp4
│  │  ├─第4节：作业
│  │  │  ├─任务42-2：作业讲解.mp4
│  ├─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
│  │  │  ├─任务44：相关滤波.mp4
│  │  ├─第2节：MOSSE
│  │  │  ├─任务45：MOSSE.mp4
│  │  ├─第3节：跟踪方法总结与展望
│  │  │  ├─任务46：跟踪方法总结与展望.mp4
│  │  ├─第4节：作业
│  ├─超500T资源汇总(免费分享)点击获取.docx
│  ├─更多资源看这里.txt
│  ├─课件.zip