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全 册 课 件;计算机视觉
ComputerVision
第一章·绪论;Contents
目录;背景介绍
BACKGROUND
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfromdigitalimagesorvideos.;背景介绍;小节介绍
SECTIONINTRODUCTION
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfromdigitalimagesorvideos.;1.1计算机视觉简史;基于神经网络的深度学习算法;安防;相对其他许多传统的机器学习方法，深度神经网络本身就是一个消耗计算量的大户。另一方面，由于多层神经网络本身极强的表达能力，对数据量也提出了很高的要求。;图像分割;本章总结
CHAPTERSUMMARY
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfromdigitalimagesorvideos.;本书从基本的视觉色彩原理到神经网络模型，再到之后的卷积模型与具体应用，对计算机视觉领域的知识进行了较为系统的介绍。
全书共分为八个章节：
第二、三章介绍基础的图像色彩表示及传统特征提取方法；
第四章介绍深度学习神经网络方法及卷积、循环神经网络；
第五至八章介绍图像分类、目标检测与分割、图片描述与关系识别及生成对抗网络等主要任务及算法。;计算机视觉
ComputerVision
第二章·图像的表示;Contents
目录;背景介绍
BACKGROUND
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfro;背景介绍;章节概述
CHAPTEROVERVIEW
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfro;本章主要介绍了色彩和图像的基础知识，这些内容与计算机视觉有紧密的关系，是后续章节的基础。首先介绍了与图像有关的色彩学基础，包括电磁波谱、三基色原理和彩色模型；接着介绍了图像数字化的表示方法和有关概念，包括采样、量化和图像的性质；最后介绍了图像的预处理方??，包括灰度化、几何变换和图像增强。;小节介绍
SECTIONINTRODUCTION
Everyimagetellsastory.Computervisiondevelopstheoriesandmethodstoallow
computerstoextractrelevantinformationfro;欲要处理图像先学色彩基础; 本节介绍图像处理方面所需要的最基础的颜色表示；
通过光的电磁波谱到三基色原理，再到常见的彩色模型，把颜色用一种科学的方法表示出来；
建立一种能够用数学表达的模型，为计算机能够处理图像提供了最基本的数学前提。;图像的数字化
物理图像（模拟图像）是不能直接用数字计算机来处理。首先必须将各类图像（如照片、图形、X光照片等）转化为数字图像。;图像性质; 本节介绍图像在计算机中如何存储和如何表示；
介绍图像在数
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