# CSDN_computerVision2

**Repository Path**: lmn6/CSDN_computerVision2

## Basic Information

- **Project Name**: CSDN_computerVision2
- **Description**: 计算机视觉“计算机视觉处理算法基础及视觉特征提取 ”作业。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2018-12-27
- **Last Updated**: 2020-12-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# CSDN_computerVision2

#### 介绍
计算机视觉“计算机视觉处理算法基础及视觉特征提取 ”作业。


#### 作业内容

基础作业：
1. 画图解释图像卷积滤波的基本原理，并进一步简述常见的图像平滑滤波算法。
2. 简述边缘检测的基本原理，以及Sobel、LoG和Canny算子的原理差异。
3. 简述图像直方图的基本概念，及使用大津算法进行图像分割的基本原理。
4. 简述Harris算子对角点的定义，进行角点检测的基本原理，并说明引入角点响应函数的意义。
5. 简述Hough变换的基本原理(包括参数空间变换及参数空间划分网格统计)。
6. 简述SIFT原理(重点是尺度空间和方向直方图原理)及ORB算子原理(重点是FAST和BRIEF)。

进阶作业：
1. 以Lena为原始图像，通过OpenCV实现平均滤波，高斯滤波及中值滤波，比较滤波结果。
2. 以Lena为原始图像，通过OpenCV使用Sobel及Canny算子检测，比较边缘检测结果。
3. 在OpenCV安装目录下找到课程对应演示图片(安装目录\sources\samples\data)，首先计算灰度直方图，进一步使用大津算法进行分割，并比较分析分割结果。
4. 使用米粒图像，分割得到各米粒，首先计算各区域(米粒)的面积、长度等信息，进一步计算面积、长度的均值及方差，分析落在3sigma范围内米粒的数量。
扩展作业：
5. 使用棋盘格及自选风景图像，分别使用SIFT、FAST及ORB算子检测角点，并比较分析检测结果。
(可选)使用Harris角点检测算子检测棋盘格，并与上述结果比较。