【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割 1 过分割与欠分割 找一个合适的分割方法 过分割：分割得太细 自底向上的方法 无监督的 自底向上：基于像素的 自顶向下：从语义的角度 2 人是如何感知世界的 人会感觉下面的线比上面的线长 人的感知：先感知部件，然后理解组合后的整体语义 3 分割思路 临近的、颜色相似的、形状相似的、同向的、平行的、对

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】10 Classification 分类 1 图像识别的基本范式 检测问题：不仅要知道有没有，还要知道在哪里 分类是整图级标签，检测是区域级标签，分割是像素级标签 2 检测任务的应用 3 单实例识别与类别识别 单实例：独立无二的 4 行为和事件识别 5 影响应用任务的因素 要识别10000-30000类物体

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】08 texture 纹理表示 1 纹理 规则和不规则的 2 纹理的用处 从纹理中恢复形状 3 分割与合成 4 分析纹理进行分类 通过识别纹理分析物理性质 如何区分纹理 5 寻找有效的纹理分类方法 发现模式、描述区域内模式 A对应图2 B对应图3 C对应图1

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection 1 实现尺度不变性 不管多近多远，多大多小都能检测出来 找到一个函数，实现尺度的选择特性 2 高斯偏导模版求边缘 做卷积 3 高斯二阶导=拉普拉斯 看哪个信号能产生最大响应 高斯二阶模版检测尺度（用二阶过零点检测边缘） 高斯二阶导有两个参数：方差和窗宽 最后图表示当信号与高斯滤波核

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】06 corner 局部特征 1 局部特征的任务牵引：全景拼接 ①提取特征 ②匹配特征 ③拼接图像 我们希望特征有什么特性？ ①可重复性 ②显著性 ③计算效率和表达紧凑性 ④局部性 2 特征点检测的任务 3 角点 在角点，往任意方向移动窗体都会发生变化 4 角点检测的数学描述 用泰勒展开，建立E(u,v)和(u,v)的直

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】05 Hough 霍夫变换 1 投票策略 考虑到外点率太高 ①让直线上的每一点投票 ②希望噪声点不要给具体的任何模型投票，即噪声点不会有一致性的答案 ③即使被遮挡了，也能把直线找出来 参数空间离散化 直线相当于就是m,b两个参数 点给参数空间投票 找到投票最多的参数点 给参数空间投票 上图，图像空间的一条直线在参数空间是一个点 上图：图

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】04 fitting 拟合 1 拟合的任务 如何从边缘找出真正的线？ 存在问题 ①噪声 ②外点、离群点 ③缺失数据 2 最小二乘 存在的问题 3 全最小二乘 度量的是点到直线的距离而不是点在y方向到直线的距离 提示：点到直线的距离公式 归一化后保留分子 4 极大似然估计 5 鲁棒的最小二乘 不直接用点到直线的距离

1 图像的类型 二进制图像： 灰度图像： 彩色图像： 2 任务：图像去噪 噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大 3 均值 滤波核= 卷积核 4 卷积操作 对应相乘再累加起来 卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上，对应相乘 5 卷积的特性 线性和平移不变形 因为实际使用的时候卷积核是对称的，因此不要求翻转 真实运算的时

1 生活中的计算机视觉 生活中的各种计算机视觉识别系统已经广泛地应用起来了。 2 计算机视觉与其他学科的关系 认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的，如果能把人类视觉系统学习得更好，可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。 算法、系统、框架、机器学习等是计算机视觉的工具。 光学设备采集图像给计算机视觉提供输入 图像处理强调的是：我输入的是图像，输出的也是图像，比如增强亮度、去噪

VGG VGG论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出，主要贡献在于证明了使用3x3的小卷积核，增加网络深度，可以有效提升模型性能，并且对于其他数据集也有很好的泛化性能。 VGG的结构简洁，整个网络都使用同样大小