Computer Vision Specialization

开始时间: 04/22/2022 持续时间: Unknown

所在平台: Coursera专项课程

课程类别: 计算机科学

大学或机构: CourseraNew

课程主页: https://www.coursera.org/specializations/computervision

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课程简介

课程名称:计算机视觉专业化 概述:该专业化课程将于2019年12月4日停止新增注册,想要访问内容并获得专业化证书的学习者请在此日期之前注册。 该专业化课程为快速发展的计算机视觉研究领域奠定基础,帮助设计复杂的视觉应用。学习者将探索构建视觉应用的核心要素,包括图像编辑、自动驾驶汽车中的交通标志识别,以及工厂机器人与人类同事的协作。课程内容涵盖图像处理及先进视觉技术,并提供计算机视觉领域顶尖专家的见解。学习者通过使用MATLAB及相关工具箱的在线实验室,获得编写计算机视觉程序的实践经验。 课程使用MATLAB进行授课,学习者需具备基本的编程技能(理解for循环、if/else语句),特别是在MATLAB中的应用(Mathworks提供基础教程)。学习者还应熟悉基本的线性代数(矩阵向量运算和符号)、三维坐标系和变换、基础微积分(导数和积分)以及基本概率(随机变量)。 在课程期间,可以免费获取MATLAB的安装许可证。 大纲链接: 1. [计算机视觉基础](http://coursegraph.com/coursera-computer-vision-basics) 2. [图像处理、特征与分割](http://coursegraph.com/coursera-computervision-imageprocessing) 3. [立体视觉、密集运动与跟踪](http://coursegraph.com/coursera-stereovision-motion-tracking) 4. [视觉识别与理解](http://coursegraph.com/coursera-visual-recognition)

课程大纲

Computer Vision Basics
Image Processing, Features & Segmentation
Stereo Vision, Dense Motion & Tracking
Visual Recognition & Understanding

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课程详情

**课程推荐:计算机视觉专题课程(Computer Vision Specialization)** 如果你对计算机视觉感兴趣,想要深入了解这一快速发展的研究领域,那么Coursera上的计算机视觉专题课程绝对值得考虑。请注意,该课程将在2019年12月4日关闭新学员注册,因此请在此日期之前报名,以便能访问所有内容并获得专题证书。 ### 课程概述 这门课程为学习者提供了计算机视觉的基础,帮助你为设计复杂的视觉应用打好基础。课程内容涵盖了设计视觉应用所需的核心要素,从图像编辑到自驾车中的交通标志识别,再到工厂机器人如何在同事之间导航等各个方面。学习者将接触到图像处理和最先进的视觉技术,同时还会得到来自计算机视觉领域顶尖领导者的见解。 通过在线实验室,学习者将获得编写计算机视觉程序的实践经验,使用MATLAB和相关工具箱。课程是使用MATLAB进行教授的,学习者需要具备基本的编程技能,包括理解`for`循环和`if/else`语句,最好熟悉MATLAB(MathWorks提供了MATLAB基础的资料)。课程的学习还要求对基本线性代数(矩阵向量运算和符号)、3D坐标系统和变换、基础微积分(导数和积分)以及基础概率(随机变量)有一定的了解。 为了方便学习,MathWorks还为课程提供了免费安装MATLAB的许可,从而最大程度上提升学习体验。 ### 课程大纲 该专题课程包含多个模块,涉及计算机视觉的核心内容: 1. **计算机视觉基础**【查看课程】 2. **图像处理、特征与分割**【查看课程】 3. **立体视觉、密集运动与跟踪**【查看课程】 4. **视觉识别与理解**【查看课程】 ### 课程评价 这一专题课程提供了系统的学习路径,每个模块都紧密围绕实际应用展开。课程设计非常注重实践,学习者将在MATLAB环境中获得大量动手编程的机会,这对于掌握计算机视觉技术至关重要。此外,课程中引入的理论知识与实际案例结合,帮助学习者更好地理解如何在真实场景中应用这些技术。 ### 总结与推荐 如果你有志于进入计算机视觉的领域,无论是为了职业发展,还是为了个人兴趣,这门课程都将为你提供坚实的基础和必要的技能。尽早注册,以免错过学习机会和获得认证的机会! 赶快加入这一课程,开启你的计算机视觉之旅吧!

课程标签

图像处理 计算机视觉基础 计算机视觉 图像特征 图像分割 立体视觉 密集运动和跟踪 视觉识别与理解

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