图像算法培训中心

图像算法培训

目录

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