1 CV（コンピュータビジョン）の概要～ML（機械学習）の初歩
1.1 人工知能とコンピュータビジョン
1.2 画像とは
1.3 幾何変換と撮像
1.4 両眼立体視と奥行き推定
1.5 3次元の形状復元
1.6 視覚分解能と変復調
1.7 階調の補正
1.8 リサンプリング
1.9 画像の劣化と復元
1.10 多重解像度解析
1.11 画像特徴 統計量・不変量
1.12 特徴記述子と画像認識
1.13 知的処理と最適化
1.14 機械学習のモデルと機能
2 Pythonの導入
2.1 Pythonのインストール
2.2 変数の基本型とコンテナ型
2.3 式と文と演算子
2.4 制御構造と内包表記
2.5 関数とクラス，モジュール
2.6 画像の入出力と表示
3 CVの楽々プログラミング
3.1 便利な機能モジュールの概要
3.2 階調補正：ヒストグラム平坦化
3.3 幾何補正：幾何変換でWarping
3.4 リサンプリング：Seam Carvingと間引きの差
3.5 ノイズ除去と平滑化：Non Local Meanフィルタリング
3.6 ぼけ、ブレの補正と鮮鋭化：ウィーナーフィルタリング
3.7 エッジ検出：Cannyのエッジディテクタ
3.8 インペインティング：Bi-harmonic法
3.9 ハフ変換：円の検出
3.10 領域分割とラベリング：RAG統合法
3.11 マッチングと物体検出：テンプレートマッチング
3.12 フィルタバンクと特徴分類：Gabor特徴による画像の分類
3.13 特徴抽出：ORB特徴で対応付け
3.14 モデルの推定：RANSACでパラメータ推定
3.15 機械学習で画像の認識：クラスタリングとSVM