图像处理与模式识别：计算机视觉课程代码实践

图像处理与模式识别在计算机视觉课程和课设代码中扮演着关键的角色。在这个领域中，涉及到许多重要的算法和技术，包括3.1的SIFT（尺度不变特征变换），3.4的谱聚类，3.5的边缘检测以及3.8的猫狗识别和车牌识别。SIFT是一种用于检测和描述图像中的局部特征的算法，具有尺度不变性和旋转不变性，在图像匹配和目标识别中广泛应用。谱聚类则是一种基于图谱理论的聚类方法，可用于图像分割和模式识别。边缘检测是计算机视觉中的基础任务，通过识别图像中的边缘来提取物体的形状和结构。而猫狗识别和车牌识别代表了图像处理和深度学习在实际场景中的成功应用，涉及到图像分类和目标检测等方面。在计算机视觉课程中，学习这些算法和技术的代码实践对于培养学生的图像处理和模式识别能力具有重要意义。