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计算机视觉基础计算机视觉基础Presentername

Agenda图像和视频处理基础计算机视觉算法目标检测和跟踪深度学习计算机视觉总结

01.图像和视频处理基础数字图像处理基础与颜色空间处理

基本概念和常见操作数学平滑锐化滤波数字图像处理03亮度和色彩表示介绍数字图像处理中非常重要的亮度和色彩表示概念。02数字图像离散像素数字图像是由像素组成的，每个像素包含了图像的信息。01数字图像处理基础

数字图像和视频格式01像素表示方法数字图像和视频的基本单元02图像压缩算法减小图像和视频的存储空间03常见图像视频格式不同格式的特点和适用范围图像视频存储

01RGB颜色空间介绍RGB颜色空间的基本原理和应用场景。02HSV颜色空间介绍HSV颜色空间的基本原理和应用场景。03颜色空间变换介绍颜色空间变换的基本原理和应用场景。颜色空间介绍与变换颜色空间处理

02.计算机视觉算法计算机视觉算法基础

边缘检测与分割算法Canny算法一种基于图像梯度的边缘检测方法，能够准确地找到图像中的边缘GrabCut算法一种基于图像分割的方法，能够通过用户交互将图像分割成前景和背景一种基于图像分割的方法，能够将图像分割成多个互不重叠的区域分水岭算法边缘检测与分割

特征点匹配从图像中提取出一些能够代表图像局部特征的点或者区域特征提取1将特征转化为一个向量或者一个特征向量特征描述2找到不同图像中的相同特征点或者特征区域特征匹配3特征提取和匹配

最小二乘法与非线性回归通过最小化误差平方和来拟合数据，优化模型参数。最小二乘法01-通过拟合非线性函数来提高模型精度。非线性回归02-通过平衡拟合误差和模型复杂度来选择最优模型。拟合误差平衡03-模型拟合与优化

03.目标检测和跟踪目标检测和跟踪技术

传统方法介绍目标检测背景传统目标检测方法是指在深度学习方法兴起之前使用的目标检测方法。目标检测方法传统目标检测方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于图像分割的方法。目标检测传统目标检测方法适用于目标较为简单、背景复杂的场景，以及计算资源有限的情况。传统目标检测方法

各类型数据集数据集准备检测模型优化模型选择优化器训练并调整模型，以达到最佳的检测效果。模型训练调参深度学习目标检测深度学习目标检测方法

相关滤波跟踪基于物体模板和互相关运算的跟踪算法。基本原理和常用算法多目标跟踪同时追踪多个目标的跟踪算法。深度学习跟踪利用深度学习模型对视频进行训练，实现目标跟踪。目标跟踪方法

04.深度学习计算机视觉深度学习在计算机视觉中的应用

图像分类使用卷积神经网络对图像进行分类，如识别动物品种、识别交通标志等目标检测通过卷积神经网络实现对图像中物体位置的检测，如人脸识别、车辆检测等图像生成借助卷积神经网络生成逼真的图像，如GAN生成艺术作品、图像修复等CNN计算机视觉应用卷积神经网络

循环神经网络应用循环神经网络中的一种，用于解决长序列的建模问题。1LSTM网络将图像的特征序列作为输入，生成相应的文字描述。2图像描述生成应用通过处理视频的帧序列来进行动作识别、目标跟踪等任务。3视频分析应用循环神经网络

GAN的基本原理生成对抗网络GAN的应用领域GAN的应用领域GAN的生成效果GAN的生成效果GAN生成对抗网络

05.总结计算机视觉算法应用总结

实际应用场景安防监控利用计算机视觉算法实现对安防监控系统的实时监测和报警，提高安全性智能交通计算机视觉算法可应用于交通监控系统，实现车牌识别、交通流量统计等功能医疗图像分析通过计算机视觉算法对医疗图像进行分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗010203计算机视觉算法的应用

1应用领域拓展计算机视觉的应用领域将会继续拓展。2计算机视智能融合计算机视觉和智能的融合将会越来越紧密。3跨学科研究深入跨学科研究也将会深入发展。未来趋势未来发展趋势

实际应用场景人脸识别应用于智能安防、门禁控制等领域。1自动驾驶应用于无人驾驶、智能交通等领域。2智能安防监控应用于安防监控、人员管理等领域。3应用实例

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