1 Pythonの導入
1.1 Python処理系の導入
1.2 変数の基本型とコンテナ型
1.3 式と文と演算子
1.4 制御構造と内包表記
1.5 関数とクラス,モジュール
1.6 画像の入出力と表示
1.7 便利な機能モジュール~PyTorch門前の手習い~
1.8 システム開発プロセス
2 CVの第一歩
2.1 コンピュータビジョンとは
2.2 画像とは
2.3 特徴量・統計量と行列演算
2.4 撮像
2.5 幾何変換と点群
2.6 視覚分解能と変復調
2.7 知的処理と最適化
2.8 機械学習のモデルと機能~PyTorch入門編~
<プログラム例1>機械学習で画像の認識:Kmeansと多層パーセプトロン
3 CVの第二歩
3.1 階調の補正
<プログラム例2>階調補正:ヒストグラム平坦化
3.2 リサンプリング
<プログラム例3>幾何補正:幾何変換でWarping
<プログラム例4>リサンプリング:Seam Carvingと間引きの差
3.3 両眼立体視と奥行き推定
<プログラム例5>モデルの推定:RANSACでパラメータ推定
3.4 画像の劣化と復元
<プログラム例6>ノイズ除去と平滑化:Non Local Meanフィルタリング
<プログラム例7>ぼけ、ブレの補正と鮮鋭化:ウィーナーフィルタリング
<プログラム例8>エッジ検出:Cannyのエッジディテクタ
<プログラム例9>インペインティング:Bi-harmonic法
3.5 多重解像度解析
<プログラム例10>フィルタバンクと分類:Gabor特徴による画像の分類
3.6 特徴記述子と画像認識
<プログラム例11>ハフ変換:円の検出
<プログラム例12>領域分割とラベリング:RAG統合法
<プログラム例13>マッチングと物体検出:テンプレートマッチング
<プログラム例14>特徴抽出:ORB特徴で対応付け