计算机视觉

用成像—几何—学习—评价—部署证据链贯穿全课。

关联：全课程

成像、卷积、多视几何、光流、检测分割与可靠性公式条件表。

关联：全课程

从成像、采样、颜色、坐标、线性代数、概率和指标建立视觉证据链。

关联：章节 第1章 视觉任务、图像与数学基础

推导针孔投影、齐次坐标、内外参、畸变、标定和误差传播。

关联：章节 第2章 相机模型与标定

掌握卷积、可分离滤波、梯度、尺度空间、傅里叶、复原和形态学。

关联：章节 第3章 图像处理与频域分析

从角点和描述子走到比率检验、RANSAC、单应、拼接和检索。

关联：章节 第4章 局部特征、匹配与全景

贯通极线、本质矩阵、三角化、PnP、束调整、立体视觉和SfM。

关联：章节 第5章 多视几何与三维重建

覆盖光流约束、金字塔、关联、背景、时序滤波和动作识别。

关联：章节 第6章 运动估计、跟踪与视频理解

用词袋、线性模型、SVM、校准、聚类和域偏差建立基线。

关联：章节 第7章 传统视觉学习与可靠评价

推导卷积、感受野、反向传播、归一化、残差、增强与迁移优化。

关联：章节 第8章 深度视觉基础

从softmax和长尾学习走到框、IoU、NMS、锚框、检测器和mAP。

关联：章节 第9章 图像分类与目标检测

处理像素损失、编码器—解码器、实例、全景、弱监督和边界部署。

关联：章节 第10章 语义、实例与全景分割

连接单目/RGB-D深度、点云、ICP、表面、神经场和定位建图。

关联：章节 第11章 深度、点云、神经场与SLAM

学习注意力、对比表示、视觉语言、生成扩散、鲁棒和工具系统。

关联：章节 第12章 Transformer、视觉语言与生成模型

建立校准拒识、公平、隐私、解释、数据版本、端侧性能和更新门禁。

关联：章节 第13章 可信视觉、隐私与生产系统

交付任务、成像、数据、模型、几何、鲁棒、安全、部署和答辩证据。

关联：章节 第14章 端到端计算机视觉综合项目