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任务2:[视频]计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
任务59:霍夫变换与直线检测.mp4
任务58:前言.mp4
22-2:基于标签学习的交互式图像分割.mp4
22-1:另一角度看Graph Cuts.mp4
任务23-4:作业讲解2_BFS.mp4
20-2:课程内容概述.mp4
任务18-2:[视频]代码框架讲解.mp4
任务55:Adaboost.mp4
任务7-3:第一章第三题思路提示.mp4
任务10:GVFSnake算法.mp4
任务30:基于光流的目标跟踪.mp4
任务28-2:目标跟踪简介.mp4
任务35:均值漂移算法截取视频.mp4
任务33-2:模板匹配算法跟踪.mp4
26-1:作业视频.mp4
任务25:混合高斯背景建模算法.mp4
任务15:Chan-Vese模型(CV模型).mp4
任务14-2:基于水平集的图像分割(上).mp4
任务17:Multi Phase模型.mp4
任务46:跟踪方法总结与展望.mp4
[深蓝学院]计算机视觉应用基础 - 带源码课件
第12章检测识别:基于模型拟合的目标检测
第4章:图像分割:交互式图像分割
第11章检测识别:一般目标检测识别之分类器
第6章:目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
第1节:课程介绍
第2节霍夫变换与直线检测
第3节:基于标签学习的交互式分割
第4节:作业框架讲解
第2节:Graph Cuts(图割)方法以及改进
第2节支持向量机
第3节 Adaboost
第1节:图像分割简要叙述
第3节:GVFSnake算法
第4节 SIFT特征简介
第1节目标检测识别一般流程
第3节:基于光流目标跟踪的代码分析
第4:实践作业
第3节:基于均值漂移的目标跟踪算法
第1节:均值漂移算法提出原因
第1节:自顶向下的跟踪基础
第2节:蒙特卡洛模拟
第1节:运动目标检测简介
第2节:混合高斯背景建模
第2节:CV分割模型的改进
第3节:跟踪方法总结与展望

分享时间

0001-01-01

入库时间

2026-08-05

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