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"计算机视觉预备知识实用全套PPT" 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉系统的组成包括图像输入、人机交互处理、结果输出、图像理解、图像分析和图像处理等模块。 在计算机视觉中，人类视觉原理和特点是非常重要的。人类视觉系统可以分为三个部分：眼睛、视觉神经系统和大脑。眼睛负责捕捉外界信息，视觉神经系统负责传递信息，大脑负责处理和理解信息。人类视觉系统的特点包括视觉的相对性、选择性、整体性和恒常性等。 在计算机视觉中，图像处理是非常重要的一步。图像处理可以分为两个步骤：图像数字化和图像分析。图像数字化是指将图像转换为数字信号的过程，而图像分析是指对数字图像进行处理和理解的过程。图像数字化可以使用CCD摄像头、帧存摄像头等设备，而图像分析可以使用各种图像处理算法，如图像增强、图像恢复、图像识别等。 计算机视觉的应用非常广泛，如图像识别、目标检测、跟踪和追踪、人机交互等。计算机视觉技术可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等。 在计算机视觉中，图像处理技术是非常重要的一部分。图像处理技术可以分为两个步骤：图像数字化和图像分析。图像数字化是指将图像转换为数字信号的过程，而图像分析是指对数字图像进行处理和理解的过程。图像数字化可以使用CCD摄像头、帧存摄像头等设备，而图像分析可以使用各种图像处理算法，如图像增强、图像恢复、图像识别等。 计算机视觉的发展对人类社会产生了非常大的影响，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等领域都可以应用计算机视觉技术。同时，计算机视觉技术也面临着一些挑战，如计算机视觉系统的复杂性、图像处理算法的准确性、计算机视觉系统的可靠性等。 计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能——对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉系统的组成包括图像输入、人机交互处理、结果输出、图像理解、图像分析和图像处理等模块。计算机视觉技术可以应用于各种领域，如机器人、自动驾驶、医疗healthcare、安全监控等。

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《软件工程 全套PPT》是一份详尽的教育资源，专为学习和复习软件工程这一重要领域而设计。这份PPT集成了丰富的知识内容，每个主题都清晰标注，为自学者提供了极大的便利。以下是对其中关键知识点的详细解读： 1. **软件工程概述**：这部分通常会介绍软件工程的基本概念，包括其定义、目的和重要性。软件工程不仅关注软件的开发，还包括维护和改进，旨在提高软件质量、降低成本并确保项目按时完成。 2. **软件生命周期**：软件生命周期模型如瀑布模型、增量模型、敏捷开发等，是理解软件工程流程的基础。每个模型都有其适用场景和优缺点，学习者需了解如何选择合适的模型。 3. **需求分析**：需求分析是软件工程的起点，涉及到需求获取、需求分析、编写需求规格说明书等步骤。良好的需求管理能确保软件产品满足用户需求。 4. **系统设计**：系统设计阶段包括概要设计和详细设计，涉及架构设计、模块划分、接口设计等。设计阶段要考虑软件的可扩展性、可维护性和性能等因素。 5. **编程与实现**：此阶段主要进行代码编写，使用合适的编程语言和技术实现设计方案。同时，版本控制工具如Git的使用也是必不可少的。 6. **测试**：软件测试包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试，确保软件无误。学习者需要理解不同测试类型的目的和方法。 7. **项目管理**：软件工程中的项目管理涵盖范围管理、时间管理、质量管理、成本管理等多个方面。敏捷方法如Scrum和Kanban也是项目管理的重要内容。 8. **维护与演化**：软件产品在上线后需要持续维护，解决出现的问题，适应新的需求，进行版本更新和升级。 9. **软件质量保证与质量控制**：这两者是保证软件质量的关键环节。质量保证侧重于建立和执行过程，而质量控制则关注检查和评估结果。 10. **软件度量**：通过度量可以评估软件的复杂性、效率、可靠性等属性，帮助优化开发过程。 11. **软件工程职业道德与职业规范**：软件工程师应遵循的职业道德标准和行为准则，对于建立良好的行业形象至关重要。 这份《软件工程 全套PPT》覆盖了以上所有知识点，对每一个主题都进行了深入讲解，适合初学者和专业人士进行系统学习。通过学习，你可以全面理解软件工程的各个环节，提升自己的专业能力。