圖像算法培訓(xùn)

?內(nèi)容：

一：圖像基礎(chǔ)與傳統(tǒng)算法

培訓(xùn)目標(biāo)與內(nèi)容簡(jiǎn)介

?圖像處理基礎(chǔ)

數(shù)字圖像基礎(chǔ)（像素、顏色空間、灰度變換等）

圖像讀取與顯示（實(shí)踐：OpenCV基礎(chǔ)）

?圖像預(yù)處理

濾波（均值、中值、高斯）

邊緣增強(qiáng)與銳化

直方圖均衡化

實(shí)踐環(huán)節(jié)

特征提取與描述

邊緣檢測(cè)（Sobel、Canny等）

角點(diǎn)檢測(cè)（Harris、FAST）

傳統(tǒng)特征描述子（SIFT、SURF、ORB等）

實(shí)踐案例講解

圖像分割與圖像形態(tài)學(xué)

閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、分水嶺算法

腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算

綜合案例實(shí)踐

二：高級(jí)算法與實(shí)際應(yīng)用

?目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別基礎(chǔ)

模板匹配與Hough變換

分類(lèi)器基礎(chǔ)（SVM、KNN、隨機(jī)森林等）

實(shí)戰(zhàn)：車(chē)牌/人臉檢測(cè)案例

深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）簡(jiǎn)介

主流模型（LeNet、AlexNet、VGG等）

數(shù)據(jù)集與數(shù)據(jù)增強(qiáng)

實(shí)踐：PyTorch或TensorFlow入門(mén)案例

?目標(biāo)檢測(cè)與分割進(jìn)階

現(xiàn)代端到端目標(biāo)檢測(cè)（Faster R-CNN、YOLO、SSD等）

語(yǔ)義分割（FCN、U-Net）

代碼演示與實(shí)操

?圖像算法應(yīng)用場(chǎng)景

工業(yè)視覺(jué)案例（瑕疵檢測(cè)等）

影像分析

智能交通、自動(dòng)駕駛

答疑與交流