CS131 计算机视觉课程项目教程

1. 项目目录结构及介绍

cs131_release/
├── fall_2017/
├── fall_2018/
├── fall_2019/
├── fall_2020/
├── fall_2021/
├── fall_2022/
├── winter_2024/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构说明

• fall_2017/ - fall_2022/：这些目录包含了不同年份的CS131课程作业。每个目录下可能包含多个子目录，分别对应不同的作业或实验。
• winter_2024/：这个目录可能包含即将发布的2024年冬季课程的作业。
• .gitignore：Git忽略文件，用于指定哪些文件或目录不需要被Git跟踪。
• LICENSE：项目的开源许可证文件，本项目使用MIT许可证。
• README.md：项目的说明文件，通常包含项目的简介、安装说明、使用方法等信息。

2. 项目的启动文件介绍

由于CS131课程项目主要是作业和实验，通常没有统一的启动文件。每个作业或实验可能有自己的启动脚本或Jupyter Notebook文件。以下是一个典型的启动文件示例：

示例启动文件：fall_2021/hw1/hw1.ipynb

# hw1.ipynb

# 导入必要的库
import numpy as np
import cv2

# 定义主函数
def main():
    # 读取图像
    image = cv2.imread('image.jpg')
    
    # 进行图像处理
    processed_image = process_image(image)
    
    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow('Processed Image', processed_image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

# 图像处理函数
def process_image(image):
    # 在这里添加图像处理代码
    return image

# 运行主函数
if __name__ == "__main__":
    main()

启动文件说明

• hw1.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，通常用于编写和运行Python代码。每个作业可能有一个或多个这样的Notebook文件。
• main()：主函数，通常包含读取图像、处理图像和显示结果的代码。
• process_image()：图像处理函数，学生需要在这里实现具体的图像处理算法。

3. 项目的配置文件介绍

由于CS131课程项目主要是作业和实验，通常没有统一的配置文件。每个作业或实验可能有自己的配置文件或参数设置。以下是一个典型的配置文件示例：

示例配置文件：fall_2021/hw1/config.py

# config.py

# 图像路径
IMAGE_PATH = 'image.jpg'

# 图像处理参数
BLUR_KERNEL_SIZE = (5, 5)
THRESHOLD_VALUE = 127

# 其他配置参数
DEBUG = True

配置文件说明

• config.py：这是一个Python脚本文件，用于存储作业或实验的配置参数。
• IMAGE_PATH：图像文件的路径，通常用于读取图像。
• BLUR_KERNEL_SIZE：图像模糊处理的卷积核大小。
• THRESHOLD_VALUE：图像二值化的阈值。
• DEBUG：调试模式开关，用于控制是否输出调试信息。

通过以上配置文件，学生可以方便地调整作业或实验的参数，而不需要修改核心代码。