10积分
此课程专为计算机视觉初学者量身打造，全面覆盖从Python基础、OpenCV入门到20多个实战项目的内容。课程包含人脸识别、YOLOv5目标检测、OCR文字识别、GAN图像生成等热门技术，还涉及树莓派、Jetson Nano等硬件部署。通过“防挡弹幕”“手势控制无人机”等趣味项目，能让学习者快速掌握计算机视觉核心技能。课程提供完整项目代码，助力学习者实现从理论到实践的无缝衔接，非常适合希望快速入门AI视觉开发的工程师和学生。...
此课程聚焦计算机视觉核心技术，覆盖图像分割、目标检测与跟踪等关键领域。通过详细的源码解析和实战案例，助力学员掌握从基础到高级的视觉算法，像SIFT特征、支持向量机、粒子滤波等。课程内容丰富，设有多个作业与实践项目，适合想提升计算机视觉技能的开发者和研究者。课程由深蓝学院打造，质量有保障。此外，还附赠超500T学习资源，帮助学员快速掌握前沿技术。
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【深蓝学院】计算机视觉应用基础 - 带源码课件6.52GB
第1节：课程介绍112.46MB
任务2：【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp429.44MB任务3：【视频】计算机视觉概述.mp483.02MB第1章：图像分割：基于统计模型的图像分割545.83MB
第1节：图像分割简要叙述72.36MB
任务4-2：图像分割概述.mp472.36MB第2节：基于统计的图像分割229.43MB
任务5：基于统计的图像分割.mp4229.43MB第3节：作业244.03MB
任务6-1：作业视频.mp48.18MB任务6-2：【视频】代码框架介绍.mp455.52MB任务7-1：第一章第一题思路提示.mp420.22MB任务7-2：第一章第二题思路提示.mp454.15MB任务7-3：第一章第三题思路提示.mp4105.96MB第2章：图像分割：基于主动轮廓的图像分割1.15GB
第1节：基于主动轮廓的图像分割159.01MB
任务8-2：基于主动轮廓的图像分割.mp4159.01MB第2节：Snake算法实现68.2MB
任务9：Snake算法实现.mp468.2MB第3节：GVFSnake算法48.24MB
任务10：GVFSnake算法.mp448.24MB第4节：代码及作业76.63MB
视频11-2：【视频】代码讲解.mp476.63MB第5节：补充材料826.82MB
任务13-1：【视频】梯度下降补充资料.mp4150.25MB任务13-2：【视频】GVF补充资料.mp4157.48MB任务13-3：【视频】Snake补充资料.mp4519.09MB第3章：图像分割：基于水平集的图像分割501.72MB
第1节：CV图像分割模型161.69MB
任务14-2：基于水平集的图像分割（上）.mp4161.69MB第2节：CV分割模型的改进129.21MB
任务15：Chan-Vese模型（CV模型）.mp4129.21MB第3节：水平集分割模型代码分析128.06MB
任务16：基于水平集的图像分割（下）.mp494.93MB任务17：Multi Phase模型.mp433.12MB第4节：作业实践82.77MB
任务18-1：作业.mp413.69MB任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp469.08MB第4章：图像分割：交互式图像分割868.16MB
第1节：交互式图像分割简介163.38MB
20-2：课程内容概述.mp42.98MB20-3：引言.mp477.63MB任务18-1：作业.mp413.69MB任务18-2：【视频】代码框架讲解.mp469.08MB第2节：Graph Cuts（图割）方法以及改进133.55MB
21-1：Graph Cuts（图割）.mp4101.98MB21-2：图割改进.mp431.56MB第3节：基于标签学习的交互式分割182MB
22-1：另一角度看Graph Cuts.mp476.3MB22-2：基于标签学习的交互式图像分割.mp4105.7MB第4节：作业框架讲解389.23MB
任务23-1：【视频】作业框架讲解及补充知识.mp4293.02MB任务23-3：作业讲解1_build_map.mp454.06MB任务23-4：作业讲解2_BFS.mp442.15MB第5章：图像分割：基于模型的运动分割494.61MB
第1节：运动目标检测简介307.39MB
24-2：运动目标分割概述.mp4148.39MB24-3：参数估计简述.mp4159MB第2节：混合高斯背景建模113.27MB
任务25：混合高斯背景建模算法.mp4113.27MB第3节：作业73.95MB
26-1：作业视频.mp44.46MB任务26-2：【视频】代码框架讲解.mp469.49MB第6章：目标跟踪：基于光流的点目标跟踪340.44MB
第1节：目标跟踪简介96.63MB
任务28-2：目标跟踪简介.mp496.63MB第2节：光流以及基于光流的跟踪148.6MB
任务29：光流.mp4148.6MB第3节：基于光流目标跟踪的代码分析51.37MB
任务30：基于光流的目标跟踪.mp451.37MB第4：实践作业43.84MB
任务31-2：【视频】代码讲解.mp443.84MB第7章：目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪508.3MB
第1节：均值漂移算法提出原因99.63MB
任务33-2：模板匹配算法跟踪.mp499.63MB第2节：核密度估计171.28MB
任务34：核密度估计.mp4171.28MB第3节：基于均值漂移的目标跟踪算法84.92MB
任务35：均值漂移算法 截取视频.mp484.92MB第4节：基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析94.85MB
任务36：基于均值漂移的目标跟踪.mp494.85MB第5节：作业57.62MB
任务37-1：作业.mp411.75MB任务37-2：【视频】代码框架讲解.mp445.87MB第8章：目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪435.92MB
第1节：自顶向下的跟踪基础177.39MB
任务39：自顶向下的跟踪基础.mp4177.39MB第2节：蒙特卡洛模拟73.55MB
任务40：蒙特卡洛.mp473.55MB第3节：基于粒子滤波的目标跟踪算法124.03MB
任务41：基于粒子滤波的跟踪算法.mp4124.03MB第4节：作业60.94MB
任务42-2：作业讲解.mp460.94MB第9章：目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪310.6MB
第1节：相关滤波105.57MB
任务44：相关滤波.mp4105.57MB第2节：MOSSE137.51MB
任务45：MOSSE.mp4137.51MB第3节：跟踪方法总结与展望67.51MB
任务46：跟踪方法总结与展望.mp467.51MB第4节：作业0B
第10章 检测识别：一般目标检测识别之特征376MB
第1节 目标检测识别一般流程36.43MB
任务49：【视频】目标检测简介.mp436.43MB第2节 特征检测简介33.63MB
任务50：【视频】特征检测简介.mp433.63MB第3节 边缘检测与角点检测178.63MB
任务51-1：【视频】边缘检测.mp4102.41MB任务51-2：【视频】角点检测.mp476.22MB第4节 SIFT特征简介127.31MB
任务52-1：【视频】SIFT特征.mp4127.31MB第11章 检测识别：一般目标检测识别之分类器623.54MB
第1节 线性回归272.96MB
任务53-2：线性回归.mp4272.96MB第2节 支持向量机205.65MB
任务54：支持向量机.mp4205.65MB第3节 Adaboost144.94MB
任务55：Adaboost.mp4144.94MB第12章 检测识别：基于模型拟合的目标检测225.79MB
第1节 前言76.91MB
任务58：前言.mp476.91MB第2节 霍夫变换与直线检测97.13MB
任务59：霍夫变换与直线检测.mp497.13MB第3节 RANSAC与直线检测51.75MB
任务60：RANSAC与直线检测.mp451.75MB
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课件.zip157.46MB共69个文件，合计：6.52GB
