课程培训
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图像算法培训
内容: 一:图像基础与传统算法 培训目标与内容简介 图像处理基础 数字图像基础(像素、颜色空间、灰度变换等) 图像读取与显示(实践:OpenCV基础) 图像预处理 滤波(均值、中值、高斯) 边缘增强与锐化 直方图均衡化 实践环节 特征提取与描述 边缘检测(Sobel、Canny等) 角点检测(Harris、FAST) 传统特征描述子(SIFT、SURF、ORB等) 实践案例讲解 图像分割与图像形态学 阈值分割、区域生长、分水岭算法 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算 综合案例实践 二:高级算法与实际应用 目标检测与识别基础 模板匹配与Hough变换 分类器基础(SVM、KNN、随机森林等) 实战:车牌/人脸检测案例 深度学习与图像识别 卷积神经网络(CNN)简介 主流模型(LeNet、AlexNet、VGG等) 数据集与数据增强 实践:PyTorch或TensorFlow入门案例 目标检测与分割进阶 现代端到端目标检测(Faster R-CNN、YOLO、SSD等) 语义分割(FCN、U-Net) 代码演示与实操 图像算法应用场景 工业视觉案例(瑕疵检测等) 影像分析 智能交通、自动驾驶 答疑与交流 如果您想学习本课程,请预约报名
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