By the end of this course, learners will understand what computer vision is, as well as its mission of making computers see and interpret the world as humans do, by learning core concepts of the field and receiving an introduction to human vision capabilities. They are equipped to identify some key application areas of computer vision and understand the digital imaging process. The course covers crucial elements that enable computer vision: digital signal processing, neuroscience and artificial intelligence. Topics include color, light and image formation; early, mid- and high-level vision; and mathematics essential for computer vision. Learners will be able to apply mathematical techniques to complete computer vision tasks.
제공자:
뉴욕주립대학교 버펄로 캠퍼스
뉴욕주립대학교
Computer Vision Basics
뉴욕주립대학교 버펄로 캠퍼스이 강좌에 대하여
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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations
완료하는 데 약 10시간 필요
영어
자막: 영어
배울 내용
Understand what computer vision is and its goals
Identify some of the key application areas of computer vision
Understand the digital imaging process
Apply mathematical techniques to complete computer vision tasks
귀하가 습득할 기술
Computer VisionComputer ProgrammingMatlab
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뉴욕주립대학교 버펄로 캠퍼스
The University at Buffalo (UB) is a premier, research-intensive public university and the largest, most comprehensive institution of the State University of New York (SUNY) system. UB offers more than 100 undergraduate degrees and nearly 300 graduate and professional programs.
뉴욕주립대학교
The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Computer Vision Overview
In this module, we will discuss what computer vision is, the fields related to it, the history and key milestones of it, and some of its applications.
완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 42분), 2 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
13개의 동영상
Meet Jungsong Yuan, Ph.D.24
What is Computer Vision?6m
Why Computer Vision?40
Related Fields of Computer Vision4m
Relevant Fields56
Computer Programming & Computer Vision1m
Computer Vision Awareness1m
Timelines & Milestones8m
Computer Vision Progression1m
Computer Vision Applications8m
CV Applications4m
CV Impact in the Field of Augmented Reality1m
2개의 읽기 자료
Resources (Optional): Computer Vision Overview30m
REQUIRED - MATLAB Resources10m
3개 연습문제
What is Computer Vision?2m
Related Fields of Computer Vision2m
MATLAB Basics5m
완료하는 데 3시간 필요
Color, Light, & Image Formation
In this module, we will discuss color, light sources, pinhole and digital cameras, and image formation.
완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 32분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
1개의 읽기 자료
Resources (Optional): Color, Light, & Image Formation30m
3개 연습문제
Light Sources4m
Pinhole Camera Model2m
Digital Camera2m
완료하는 데 2시간 필요
Low-, Mid- & High-Level Vision
In this module, we will discuss the three-level paradigm of computer vision that was proposed by David Marr. We will also discuss low, mid, and high level vision.
완료하는 데 2시간 필요
5개 동영상 (총 32분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Low-, Mid-, High-Level Vision1m
Low-Level Vision8m
Mid-Level Vision7m
High-Level Vision6m
1개의 읽기 자료
Resources (Optional): Low-, Mid- and High-Level Vision30m
2개 연습문제
Three-Level Paradigm2m
Low-Level Vision2m
완료하는 데 2시간 필요
Mathematics for Computer Vision
In this lecture, we will discuss the Mathematics used in Computer Vision, which includes linear algebra, calculus, probability, and much more.
완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 10분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Mathematical Preliminaries27
Linear Algebra1m
Calculus45
Probability Theory35
Algorithms38
Using Algorithms1m
Aligning RGB channels2m
2개의 읽기 자료
Resources (Optional): Mathematics for Computer Vision30m
Computer Vision Basics - Key Takeaways10m
1개 연습문제
Algorithms2m
검토
COMPUTER VISION BASICS의 최상위 리뷰
LM 제공2019년 8월 10일
It is a good introduction course but I think some more demo coding for matlab in the first assignments will be a good thing so we don´t have to spend a lot of time on google and on trial and error.
PS 제공2019년 10월 12일
Course was great ! And explained well but Matlab was not explained well. It's hard to complete week-4 assignment if you are not good at Matlab. Please provide python language for solving problems.
PW 제공2020년 5월 22일
The course is fine, but it's too fundamental. Overall, it is more suit to personal who already had the fundamental in image processing knowledge. Else the course is a but higher level for others.
AO 제공2020년 4월 28일
Lays a good foundation for Computer Vision. There should be more programming examples as some of the labs were beyond the scope of what was taught in the videos, especially the last one.
자주 묻는 질문
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Are there any prerequisites?
Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements). Learners should also be familiar with the following: basic linear algebra (matrix vector operations and notation), 3D co-ordinate systems and transformations, basic calculus (derivatives and integration), basic probability (random variables), and 3D co-ordinate systems & transformations.
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