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课程培训
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图像算法培训
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
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