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CS131: Computer Vision Foundations and Applications

课程和作业介绍

This repository contains the released assignments for the fall 2017 iteration of CS 131, a course at Stanford taught by Juan Carlos Niebles and Ranjay Krishna.

The assignments cover a wide range of topics in computer vision and should expose students to a broad range of concepts and applications.

编程环境

• Python 3
• Jupyter Notebook
• Package 参照每个每份作业文件夹下的requirement.txt

提示：运行pip install -r requirements.txt 安装共享环境。

Homework 0：Basics (完成)

• 使用Python和Numpy操作图像
• 基础线性代数知识

Homework 1：Filters - Instagram （完成）

• 理解基本概念
  • 卷积
  • 线性系统
  • 卷积核分解
• 设计卷积核来寻找图像的特定信号

Homework 2: Edges - Smart Car lane Detection （完成）

• 边缘检测
• 霍夫变换检测直线
• 车道线检测

Homework 3: Panorama - Image Stiching （完成）

• 介绍HOG和RANSAC
• 多幅图像中寻找匹配点
• 估计图像间仿射变换矩阵
• 实现拼接操作

Homework 4: Resizing - Seam Carving （完成）

• 介绍seam carving算法
• 实现算法
  • 定义图像能量
  • 动态编程寻找最小能量线
• 拓展实现图像缩放、目标移除

Homework 5: Segmentation - Clustering （完成）

• 实现聚类算法
  • K-Means
  • HAC
• 提取图像特征序列进行分割
• 基于Groundtruth对分割算法进行量化评估

Homework 6: Recognition - Classification （完成）

• SVD 图像压缩
• KNN 图像分类
• PCA(主成分分析)和LDA（线性判别分析）进行数据降维

Homework 7: Object detection - constellation models （完成）

• Hog人脸表征
• 滑窗法人脸检测
• 图像金字塔解决维度诅咒
• DPM人脸检测

Homework 8：Tracking-OpticalFlow （完成）

• Lucas-Kanade 光流法
• 最小二乘求解LK光流
• 高斯迭代求解LK光流
• 图像金字塔优化LK光流
• 使用LK光流进行目标跟踪