【源码】基于Python的计算机视觉学习项目

项目简介

本项目聚焦计算机视觉学习，记录学习过程中的作业与思考。包含每周理论要点和编程实践，实现并可视化演示图像几何变换、滤波、线性回归、逻辑回归、图像拼接、SVM、kmeans 聚类等多种计算机视觉算法和技术，助力学习者深入理解相关知识。

项目的主要特性和功能

1. 图像操作：借助 OpenCV 完成图像处理基本操作，如色彩空间变换、仿射与投影变换、直方图均衡化、图像腐蚀与膨胀等，还有图像增强操作，如剪切、旋转、仿射变换及改变背景色。
2. 图像滤波：利用 numpy 和 OpenCV 实现中值滤波算法，对比 opencv 图像滤波与深度学习中图像卷积的差异。
3. 回归算法：基于 numpy 实现线性回归和逻辑回归算法，并可视化训练过程，助于理解算法原理。
4. 图像拼接：基于 OpenCV 实现图像拼接功能，将不同视角图像拼成全景图。
5. 聚类算法：基于 numpy 实现 kmeans++ 聚类算法，对人为构造的有明显聚类结构的数据进行聚类分析，可视化训练动态。
6. 经典网络分析：总结若干经典网络，如对 ResNet 进行分析。

安装使用步骤

1. 确保已安装 Python 以及相关库，如 OpenCV、matplotlib、numpy 等。
2. 下载本项目的源代码文件。
3. 在 Python 环境中运行相关脚本，例如 basic_operations.ipynb、image_augmentation.py、median_blur.py、linear_regression.py、logistic_regression.py、image_stitching.py、kmeans_plus_plus.py 等，进行算法的学习和可视化演示。
4. 依据代码中的注释和文档，理解每个算法的实现原理和步骤。
5. 修改参数和输入数据，探索不同算法的应用和效果。

注意：此项目主要用于学习和理解计算机视觉算法和技术，可能不适合直接用于实际项目开发。对于实际项目，建议按需选择合适的算法和工具，并进行优化调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】