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cs131 lecture 5 Features And Fitting-RANSAC

線段檢測的難題 會有雜訊干擾 如何找到一條局部斷裂的線 由noise干擾導致檢測方向偏移 回顧投票法 蠻力投票法,時間複雜度\(O(N^2)\) 投票法可以讓所有模型通用 循環所有參數,取得投票結果 選出高票參數結果 雜訊所產生的線段也會被納入投票的參數中,但通常結果會與我們想要的預期不符 RANSAC R...

cs131 lecture 4 Edge Detection

edge 的重要性 大部分的形狀等資訊可以從邊緣分析出來 用edge來提取資訊、辨識物件 回復幾何形狀與消失點(vanishing point) edge產生原因 表面法向不連續性(Surface normal discontinuity):區塊內看到多個不同角度的表面 深度不連續性 (Depth discontinuity):由物體前後距離不一所產生邊緣 表...

cs131 lecture 3 Filters And Convolutions

概述 What is filtering:Forming a new image whose pixel values are transformed from original pixel values 影像處理中的濾波:把原來影像像素值透過某種轉換組合成新的影像 目標 從影像中取出有用的訊息或轉換影像屬性 擷取特徵:edge, corners, b...

cs131 lecture 2 Images And Transformations

數位影像的類別 Binary : 二值化影像,影像像素值非0即1,在影像顯示中0表示黑色、1代表白色 Grayscale : 灰階影像,影像像素值在[0~255]之間,像素值越 Color : 彩色影像,常見的是RGB和CMYK,RGB彩色影像是由紅、綠、藍三個色彩通道組合而成。CMYK則是由青色(Cyan)、洋紅色(Magenta)、黃色(Yellow)、黑色(blacK...

cs131 lecture 1 Introduction

課程介紹 CS131是史丹佛大學所開設的電腦視覺課程 主要預備技能與知識有 Python應用 線性代數 微積分 機率與統計 有了以上的基礎知識,在接下來的課程會比較得心應手 而除了CS131在史丹佛有電腦視覺課程外,另外還有進階課程CS231a、到DNN領域的CS231n 讓想更進一步學習的人有更多選擇 Introduction to Computer Vision...

Canny Edge Detector

Canny edge檢測流程 使用高斯濾波器 使用Sobel濾波器取出x,y方向梯度 對梯度進行非極大值抑制 使用滯後閾值 高斯濾波 平滑影像,濾除雜訊 滯後閾值 設定高閾值與低閾值 低於低閾值的不是edge,如線段(D) 高於高閾值的是強edge,如線段(A)、(B) 介於高低閾值之間的edge,需檢查他的線段是否有與強edge連接 若有連接到,如線段(C),...

Image Classification

website:CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 影像分類是電腦視覺的核心任務 遇到的問題 Semantic Gap 語義空缺 人眼看到的是物體是光線照射到物體,經過反射後部份光線射入我們的眼睛 在電腦中看到的數位影像是個三維tensor(R, G, B channel) Viewpoi...