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计算机视觉课程复习资料
目录
第2节底层视觉I深度学习初步知识与特征检测2
第3节底层视觉II特征点提、描述与匹配6
第4节底层视觉III图像分割13
第5节三维视觉I相机模型与多视几何16
第6节三维视觉II相机标定与稀疏重速20
第7节三维视觉III立体视觉与三维建模22
第10节运动分析25
第11节视觉跟踪27
第12节行为识别28
第13节计算机视觉中的机器学习方法与人脑工程31
第14节物体表达与场景表达33
第16节计算机视觉常用优化方法34
第17节典型视觉应用及系统37
第18节视觉测量及计算摄影学简介38
第2节底层视觉I深度学习初步知识与特征检测
神经网络的知识应该已经烂大街了，全连接，卷积，激活，池化乱七八糟的。
特征提是计算机视觉的基本步骤，这边注意一下边缘，轮廓还有关键点提。
知识点：神经网络，一阶算子(Sobel),二阶算子(Laplacian),Canny边缘检
测，Harris角点，FAST角点
边缘：
•边缘是图像中亮度突然变化的区域。
•图像灰度构成的曲面上的陡峭区域。
•像素灰度存在阶跃变化或屋脊状变化的像素的集合。
如何提取边缘？(灰度图象)
灰度图象边缘提取思路：
■抑制噪声(低通波波、平滑,去噪、模糊)
・边缘征增强(高通滤波、说化)
■边境定位
一阶微分算子，例如Sobel算子等，检测最大值(一阶导的最大值，不是像素最大
值哦)。
二阶微分算子，例如Laplacian,主要是检测过零点。
一阶导致的极大值点：
Edge={p-(x,y)|p=argmax(|7/(p)|))
二阶导败的过零点：
R中，图像梯度向■:叫”)=(♦分
Edge={p=(x,y)|A/(p)=0,zerocrossing)
梯度幅值表示边燎的强弱梯度方向代表灰度变化最快的方向
拉普拉斯算子：
I刃(x,y)l4»(x,y)=arct,喘/第
“/(x+Ax)-f(x)
_阶导梯度计算：“幻―甚A，“战
离散情况(也就是数字图像上)：/，/(】)—-)
对于噪声图像，需要进行滤波，否则单点的梯度无法表示最终趋势:
拉普拉斯算子:
▽”也+也
22
dxdy
LaplacianoGaussian(LoG)过零点检测
先用Gaussian平滑去噪，然后用Laplacian算子
高新离新
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