Tóm tắt môn học Computer vision, bao gồm lý thuyết và một số ví dụ. Nội dung: I. Gray level tranformation II. Xử lý hình thái học (Morphology) III. Histogram Equalization IV. Lọc ảnh (Image filtering) V. Hough transform VI. Region based segmentation VII. Chain code VIII. Epipolar geometry IX. Recognition (Corner feature, Haarlike feature, SIFT feature, SVM, ANN) X. Optical flow, Meanshift, Camshift XI. Convolution Operation XII. Multiplechoice
HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY COMPUTER VISION & APPLICATIONS LECTURES SUMMARY I Gray level tranformation II Xử lý hình thái học (Morphology) III Histogram Equalization IV Lọc ảnh (Image filtering): V Hough transform 12 VI Region based segmentation 14 VII Chain code 15 VIII Epipolar geometry 16 IX Recognition (Corner feature, Haar-like feature, SIFT feature, SVM, ANN) 18 X Optical flow, Meanshift, Camshift 23 XI Convolution Operation 26 XII Multiple-choice 35 mchienbk@protonmail.com I Gray level tranformation Photographic negative Phủ định hình ảnh thay đảo ngược độ sáng pixel ảnh Gamma transformations Phương pháp Gamma Transformations thay đổi độ xám pixel ảnh cách uốn cong thành phần thang độ xám để tăng cường độ sáng (khi gamma < 1), làm tối (khi gamma > 1) Log transformations Biến đổi logarit sử dụng để làm sáng cường độ hình ảnh (giống gama transform với gamma 1) tối (k