关于机器视觉(Machine Vision ACS61012)这门课

FunnyWii
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发布于 2022-09-19 / 30 阅读
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关于机器视觉(Machine Vision ACS61012)这门课

随便说说

授课老师是 Professor Lyudmila Mihaylova,我们叫她mila。看名字应该是一个斯拉夫人,在大毛和二毛刚刚开打的时候,我们一致猜测她是大毛的,理由:NULL。
mila的声音轻轻的,而且本人看起来也十分的文静,可能从小到大是一个乖乖女吧。总之我十分敬佩这些从大毛二毛三毛润到西欧从事学术工作,然后一路做到Professor的人,真乃我辈楷模。

Mihaylova.png

Figure 1 Professor Lyudmila Mihaylova

这门课一共21个lecture,其中最令人费解的是,竟然有11个lecture是线上的…
可能是内容太多了吧,单把MV这门课拎出来,就够讲一个学期了。

  • L1 Introduction to Machine Vision
  • L2 Important Image Features: Colour and Edges
  • L3 Pixel Operations on Images
  • L4 Morphological and Geometric Operations
  • L5 Image Restoration
  • L6 Optical Flow Methods
  • L7 Machine Vision for Autonomous Object Detection in Video
  • L8 Image Segmentation – Part I
  • L9 Tracking Object in Video – Mean Shift – I
  • L10 Image Segmentation – Part II
  • L11 Object Tracking in Video – Particle Filtering - II
  • L12 Histogram of Gradients (HOG)
  • L13 Image Registration – pre-recorded
  • L14 Image Fusion
  • L15 Scale Invariant Feature Transform (SIFT)
  • L16 Classical Methods for Objects Classification
  • L17 Visual Feature Descriptors – Continuation
  • L18 Introduction to Convolutional Neural Networks
  • L19 Deep Learning for Semantic Segmentation – Fully Convolutional Networks, SegNet, U-Net and others
  • L20 Deep Learning for Object Detection: Region Based CNNs (R-CNNs)
  • L21 Machine Vision for Augmented and Virtual Reality Systems

看到这么长的一个列表,我已经开始犯怵了。我是不是拿英语写MV的blog比较好…
接下来每写一篇blog会在这里对应的lecture添加一个连接。希望2周内能写完。

机器人视觉(MachineVision)和计算机视觉(ComputerVision)

MV和CV之间的联系与区别,Mila没有细说。根据赵鹏[2]的解释,MV和CV是既有区别,又有联系的,CV是注重于一幅或多幅图像的计算机分析。MV偏重于CV技术的工程化,能自动获取/分析图像并控制相关行文。CV为MV提供理论和算法基础,MV为CV的实现提供模型和手段。因此,一个MV系统可以认为是一个能获取图像,并对图像的特征进行处理,分析,测量的系统。

mv&cv.png


Figure 2 Difference between CV & MV [2]

鸽鸽我啊,现在人阳了,呆在医院

参考文献

[1] 机器视觉理论及应用. China: 电子工业出版社, 2011.
[2] Facial biometric authentication on your connected devices - CodeProject


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