Columbia University
计算机视觉的基本原理 专项课程
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计算机视觉的基本原理 专项课程

掌握计算机视觉的基本原理. 推进赋予计算机视觉能力的数学和物理算法

Shree Nayar

位教师:Shree Nayar

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深入学习学科知识
4.8

(206 条评论)

初级 等级

推荐体验

7 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 掌握数码相机的工作原理,学习图像处理的基础知识

  • 创建特征检测理论,开发从图像中提取特征的算法

  • 探索利用视觉线索(阴影、散焦等)从多个图像或视点恢复物体三维形状的新方法

  • 接触基本的感知任务,如图像分割、物体跟踪和物体识别

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  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Columbia University 获得职业证书

专业化 - 5门课程系列

照相机和成像

照相机和成像

第 1 门课程20小时

您将学到什么

  • 了解照相机的工作原理以及如何使用镜头形成图像

  • 了解图像传感器的工作原理及其主要特征

  • 设计可拍摄高动态范围和广角图像的相机

  • 学习创建二进制图像,并利用它们构建简单的物体识别系统

您将获得的技能

类别:图像分析
类别:高等数学
类别:应用数学
类别:图像质量
类别:算法
类别:半导体
类别:计算机图形学
类别:计算机视觉
类别:电子元件
类别:色彩理论
类别:可视化(计算机制图)
类别:摄影
特征和边界

特征和边界

第 2 门课程25小时

您将学到什么

  • 学习如何检测图像中的边缘和角落。

  • 开发主动轮廓(蛇形),以找到复杂的物体边界。

  • 了解在图像中查找简单参数形状的 Hough 变换。

  • 了解图像变换以及如何估计两幅图像之间的同源性。

您将获得的技能

类别:计算机视觉
类别:线性代数
类别:图像分析
类别:数学建模
类别:机器学习算法
类别:计算机图形学
类别:算法
类别:机器学习
三维重建 - 单视角

三维重建 - 单视角

第 3 门课程90小时

您将学到什么

  • 学习与光有关的辐射测量概念以及光如何与场景相互作用。

  • 了解反射模型和决定表面外观的不同物理机制。

  • 开发一种从阴影中恢复曲面形状的方法。

  • 了解光度立体的原理,即通过改变照明方向获得场景的密集表面法线图。

您将获得的技能

类别:计算机视觉
类别:自动化工程
类别:三维建模
类别:图像分析
类别:医学影像
类别:可视化(计算机制图)
类别:计算机图形学
三维重建 - 多视角

三维重建 - 多视角

第 4 门课程73小时

您将学到什么

  • 建立照相机的综合模型,学习如何通过估算参数来校准照相机。

  • 开发一个简单的立体系统,使用两个已知配置的摄像头来估计场景的三维结构。

  • 设计一种从视频中恢复场景结构和摄像机运动的算法。

  • 开发用于估计视频序列中点运动的光流算法。

您将获得的技能

类别:计算机视觉
类别:线性代数
类别:计算机图形学
类别:图像分析
类别:虚拟现实
视觉感知

视觉感知

第 5 门课程83小时

您将学到什么

  • 设计用于检测场景有意义变化的算法

  • 开发在视频中跟踪物体的方法,同时物体的姿态和光照会发生变化

  • 学习将图像分割成有意义区域的几种方法

  • 创建端到端管道,根据视觉外观学习和识别物体

您将获得的技能

类别:图像分析
类别:机器学习算法
类别:计算机视觉
类别:降维
类别:人工神经网络
类别:线性代数
类别:无监督学习
类别:机器学习
类别:深度学习
类别:图论

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位教师

Shree Nayar
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自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
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''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
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