摄像头标定 & 目标检测 · 全流程实战

📚 30章 友好色系

01 课程导学

计算机视觉概述标定与检测关系课程目标与路径

02 摄像头成像原理

小孔成像模型透镜畸变 CCD/CMOS原理

03 坐标系与变换

世界坐标系相机/图像/像素转换关系

04 相机内参矩阵

内参构成焦距与主点物理意义

05 相机外参矩阵

旋转矩阵与平移外参几何意义世界到相机变换

06 畸变模型

径向畸变(桶/枕) 切向畸变畸变系数与校正

07 张正友标定法原理

棋盘格标定板单应性矩阵内参/外参/畸变优化

08 OpenCV标定实战(上)

findChessboardCorners 角点亚像素精确化

09 OpenCV标定实战(下)

calibrateCamera详解标定结果评估重投影误差

10 标定结果应用

图像去畸变(undistort) 立体校正标定文件保存/加载

11 双目相机标定

双目立体视觉原理 stereoCalibrate stereoRectify

12 相机标定进阶

鱼眼相机标定圆点/ArUco对比标定精度影响因素

13 目标检测概述

任务定义与发展 Viola-Jones→YOLO→Transformer mAP/IOU

14 传统目标检测方法

HOG+SVM Haar+级联分类器滑动窗口/图像金字塔

15 深度学习基础(CNN)

卷积/池化/全连接激活函数感受野与特征图

16 两阶段检测器(R-CNN系列)

R-CNN / Fast R-CNN Faster R-CNN原理演进与对比

17 单阶段检测器(YOLO系列)

YOLOv1~v8核心 Anchor机制/损失函数网络结构演进

18 SSD与RetinaNet

多尺度特征图 Focal Loss SSD默认框设计

19 Transformer检测器(DETR)

注意力机制端到端检测匈牙利匹配损失

20 YOLOv8实战(上)

环境配置 LabelImg标注训练自己的数据集

21 YOLOv8实战(下)

混淆矩阵/PR曲线 ONNX/TensorRT导出推理部署

22 OpenCV DNN模块部署

加载预训练模型前向推理/后处理NMS 实时检测

23 目标跟踪基础

多目标跟踪MOT SORT/DeepSORT 卡尔曼滤波/匈牙利匹配

24 检测+跟踪实战

行人/车辆检测跟踪计数与轨迹绘制

25 实例分割(Mask R-CNN)

实例 vs 语义分割 Mask R-CNN架构 YOLOv8-seg实战

26 关键点检测

人体姿态估计(OpenPose/HRNet) YOLOv8-pose实战应用场景

27 模型优化与加速

模型剪枝/量化(INT8/FP16) 知识蒸馏 TensorRT加速

28 边缘端部署

树莓派/Jetson Nano OpenVINO优化移动端(NCNN/TNN)

29 综合项目实战(上)

智能安防系统设计标定+检测流水线多摄像头融合

30 综合项目实战(下)

性能调优/系统测试课程总结 3D检测/NeRF/自动驾驶