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随着东北大学计算机视觉课程的期末临近，回首这一学期的学习历程，我不禁感慨万分，计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，其应用广泛且前景广阔，在这门课程的学习过程中，我不仅掌握了丰富的理论知识，还通过实践项目锻炼了自己的动手能力，以下是我对这一学期计算机视觉课程的总结。
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课程概述
东北大学计算机视觉课程主要分为两个部分：理论教学和实践项目，理论教学部分涵盖了计算机视觉的基本概念、图像处理技术、特征提取与匹配、目标检测与识别等内容，实践项目则包括人脸识别、目标跟踪、图像分割等实际应用。
理论学习
1、计算机视觉基本概念
在课程开始阶段，我们学习了计算机视觉的基本概念，如像素、图像、分辨率等，这些概念为我们后续学习奠定了基础。
2、图像处理技术
图像处理是计算机视觉的基础，课程中介绍了多种图像处理技术，如滤波、边缘检测、形态学操作等，通过学习这些技术，我们能够对图像进行预处理，提高后续处理的效果。
3、特征提取与匹配
特征提取与匹配是计算机视觉的核心技术之一，课程中介绍了多种特征提取方法，如SIFT、SURF、ORB等，以及特征匹配算法，如FLANN、BF等。
4、目标检测与识别
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目标检测与识别是计算机视觉的重要应用，课程中介绍了多种目标检测算法，如HOG、SSD、YOLO等，以及目标识别算法，如SVM、CNN等。
实践项目
1、人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的热点问题，在实践项目中，我们学习了人脸检测、人脸关键点定位、人脸特征提取等技术，并使用OpenCV和Dlib等工具实现了人脸识别。
2、目标跟踪
目标跟踪是计算机视觉的另一个重要应用，在实践项目中，我们学习了卡尔曼滤波、粒子滤波、光流法等目标跟踪算法，并使用OpenCV实现了简单目标跟踪。
3、图像分割
图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，在实践项目中，我们学习了基于阈值分割、基于区域生长、基于边缘检测等图像分割方法，并使用OpenCV实现了图像分割。
通过这一学期的学习，我对计算机视觉有了更加深入的了解，以下是我对这门课程的一些总结与展望：
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1、理论与实践相结合
计算机视觉是一门理论与实践相结合的学科，在学习过程中，我们要注重理论知识的学习，同时也要通过实践项目来巩固所学知识。
2、持续关注新技术
计算机视觉领域发展迅速，新技术层出不穷，我们要关注最新的研究成果，不断更新自己的知识体系。
3、学以致用
计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，我们要将所学知识应用于实际项目中，为社会发展贡献力量。
东北大学计算机视觉课程让我受益匪浅，在今后的学习和工作中，我会继续努力，为我国计算机视觉事业贡献自己的力量。
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