计算机视觉实战：图像处理与目标检测技术

 1. 为什么选择这门计算机视觉课程？   
计算机视觉作为人工智能的核心领域，正在重塑安防、医疗、自动驾驶等行业。本课程通过12章系统化内容，从基础理论到实战应用，完整覆盖图像分割、目标跟踪、特征检测等关键技术。课程提供配套源码与课件，帮助学习者通过实践深入理解算法原理，适合希望快速掌握计算机视觉核心技能的人群。   

 2. 课程核心内容解析   
- 图像分割技术：详解基于统计模型、水平集、交互式分割等5类方法，包括Snake算法、Graph Cuts等经典实现   

- 目标跟踪四大方案：涵盖光流法、均值漂移、粒子滤波及相关滤波技术，附MOSSE等前沿算法代码分析   

- 目标检测全流程：从特征提取（SIFT、边缘检测）到分类器（SVM、Adaboost），结合霍夫变换等模型拟合技术   

- 实战导向设计：每章配备作业与代码框架讲解，如混合高斯背景建模、RANSAC直线检测等工业级案例   

 3. 课程特色与学习价值   
结构化知识体系：从图像预处理到高级检测模型，构建完整技术栈。   

深度与广度平衡：既包含传统算法（如核密度估计），也涉及现代方法（如基于学习的交互式分割）。   

即学即用资源：提供30+任务对应的实现代码，如GVFSnake算法、多相位水平集模型等可直接复用的工程模板。   

 4. 适合哪些学习者？   
- 具备Python基础的开发者，希望转型计算机视觉领域   

- 在校学生需完成图像处理相关课题或竞赛项目   

- 算法工程师需要系统提升目标检测与跟踪能力   

- 研究人员寻求传统方法与深度学习结合的灵感   

 5. 从理论到实践的完整闭环   
课程通过"原理讲解→代码实现→作业强化"三阶段设计，确保知识落地。例如：   

- 在特征检测章节，学员将动手实现角点检测与SIFT特征提取   

- 通过Adaboost分类器实战，掌握如何提升检测准确率   

- 结合霍夫变换与RANSAC案例，学习鲁棒性模型拟合技巧   

本课程不仅传授技术，更培养解决实际视觉问题的思维模式。通过系统学习，你将从算法原理理解进阶到工业级应用开发，为职业发展注入核心竞争力。

资源目录列表：

├─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：Multi Phase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：Graph Cuts（图割）方法以及改进
│  │  │  ├─21-1：Graph Cuts（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Graph Cuts.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
│  ├─课件.zip