《选修42第一节》课件

《选修第一节》42PPT课件欢迎大家来到选修第一节课件，这节课我们将介绍计算机视觉的基本42PPT概念和应用领域，以及图像处理和特征提取的方法课程介绍上课时间、地点授课老师课程目的和重点每周

一、周三，上午王老师了解计算机视觉的基本概念，，教室掌握图像处理和特征提取方10:00-12:00306法计算机视觉概述计算机视觉的定义计算机视觉的应用领域计算机视觉的发展历史计算机视觉是一门研究如何包括人脸识别、物体检测、从世纪年代开始，经2060使计算机获取和解释图像的图像分割、虚拟现实等历了多个阶段的发展与突破学科基础概念像素图像分辨率像素是图像中最小的可显示单元，具有一定的图像分辨率指图像中包含的像素数量，影响图大小和颜色像的清晰度灰度图像彩色图像灰度图像使用灰度值表示像素的亮度，比彩色彩色图像使用颜色模型表示像素的颜色，RGB图像更简单具有更丰富的信息图像处理图像的简单处理方法图像增强包括图像的旋转、缩放和翻转等操作通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，提升图像的质量图像滤波图像分割应用不同的滤波器，如均值滤波器和高斯滤波将图像划分为不同的区域，便于后续的特征提器，来平滑和去噪图像取和识别特征提取与描述特征的定义特征提取方法特征描述方法特征是图像中具有独特性的包括边缘检测、角点检测和使用特定的算法将提取的特属性，用于描述图像的内容尺度不变特征变换（）征表示成向量形式，如局部SIFT等二进制模式（）LBP图像识别分类图像识别分类的定义通过学习和训练，将输入的图像分为不同的类别识别分类的方法包括基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法常用的识别分类算法如支持向量机（）、卷积神经网络（）和循环神经网络（）SVM CNNRNN实例演示使用进行图像处理与特征识别OpenCV展示如何使用库进行图像处理和特征提取OpenCV实例演示的流程包括图像预处理、特征提取、特征匹配和结果展示实例演示的结果展示识别分类的准确率和效果总结本节课的内容回顾下节课主题介绍回顾本节课的主要内容和学习要点提前引起学生对下节课内容的兴趣学习建议和评价给予学生一些建议，以及对本次课程的评价。