学科介绍：《计算机视觉》
《计算机视觉》是人工智能和计算机图像处理领域的重要分支，旨在使计算机系统能够理解和解释视觉输入，实现对图像和视频数据的自动分析、理解和处理。该学科涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，是人工智能领域的前沿研究方向之一。
期末复习重点：
图像处理基础：了解图像的基本概念、表示方法、变换技术等，掌握常见的图像处理方法和算法。
图像特征提取与描述：学习如何从图像中提取和描述特征，包括颜色、纹理、形状等方面的特征。
目标检测与识别：掌握目标检测与识别的基本原理和常用算法，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
图像分割与边缘检测：了解图像分割和边缘检测的方法和技术，掌握常见的分割算法和边缘检测算子。
三维视觉：理解三维视觉的基本概念和技术，包括立体视觉、深度估计等内容。
推荐复习资料及理由：
《图像理解与计算机视觉》习题：提供了一些图像理解与计算机视觉的习题，帮助学生巩固和加深理论知识。
计算机图形学完整复习资料：图形学是计算机视觉的重要基础，通过复习图形学知识，有助于理解计算机视觉的相关内容。
计算机视觉基础复习：总结了计算机视觉的基础知识，适合用于复习和查漏补缺。
计算机视觉复习资料：提供了一些计算机视觉的复习资料，包括笔记、总结等，有助于学生系统地复习相关知识。
计算机视觉复习题：提供了一些期末复习题目，供学生进行练习和自测，加强对知识点的掌握和理解。
以上复习资料涵盖了计算机视觉课程的主要内容，通过系统地复习和练习，相信能够帮助学生顺利通过期末考试。
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