计算机视觉——期末备考资料，祝你不挂科

给大家分享一份计算机视觉期末复习资料，整理了近两周的课堂重点和笔记，应该能帮到期末冲刺的同学。

资料分两部分：核心知识点总结和手写笔记梳理。前者按章节整理了必考点，比如图像处理基础（像高斯滤波、边缘检测的Canny算法步骤）、特征提取（SIFT特征的尺度不变性原理、HOG特征的梯度方向直方图计算），还有深度学习部分（CNN的卷积层参数计算、目标检测YOLOv3的网格划分逻辑），每个考点都标了老师反复强调的“高频问答”，比如“为什么要做图像金字塔？”“对比SIFT和ORB算法的优缺点”。

笔记部分是课堂实时记录的补充，比如相机标定的内参外参推导过程（附了手写公式图，标了容易算错的焦距单位转换）、语义分割FCN和U-Net的网络结构对比（画了简易流程图，重点圈了U-Net的跳跃连接作用）。另外加了些易错点提醒，比如“混淆矩阵的TP和FN别搞反”“计算召回率时分子是TP，不是预测正确的总和”，这些都是之前作业里同学常错的地方。

整体按“知识点+例题思路”的逻辑排版，适合快速过框架，也能直接对着复习题查漏补缺。需要的同学可以拿去参考，期末一起加油呀！

资源链接: https://pan.baidu.com/s/1sDiHpRTOBA3nBNwYXfMGMA?pwd=7vkv