资料更新

Author: LeonardoC37

content/courses/comp0026.md

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 ### 课前准备
 - 复习线性代数和信号处理基础
-- 熟悉MATLAB编程环境
+- 熟悉Python编程环境
 - 了解基本的数学运算和矩阵操作
 
 ### 学习重点
 - 理解各种图像处理算法的原理
-- 掌握MATLAB图像处理工具箱的使用
+- 掌握Python图像处理库（如OpenCV、PIL）的使用
 - 培养分析图像问题和选择合适算法的能力
 - 注重理论与实践的结合
 
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 ### 参考书籍
 - Digital Image Processing (Gonzalez & Woods) - 经典教材
 - Computer Vision: Algorithms and Applications (Szeliski)
-- MATLAB Image Processing Toolbox 官方文档
+- Python 图像处理库（如OpenCV、PIL）的官方文档
 
 ### 在线资源
-- [MATLAB Image Processing 教程](https://www.mathworks.com/help/images/)
 - [OpenCV 图像处理文档](https://docs.opencv.org/4.x/d2/d96/tutorial_py_table_of_contents_imgproc.html)
 
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-*最后更新：2025年1月*  
+*最后更新：2025年7月*  
 *如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

content/experience/arrival.md

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-*最后更新：2025年1月*  
+*最后更新：2025年7月*  
 *如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

content/experience/dining.md

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 - **Morrisons** - 性价比高，新鲜食品不错
 - **Waitrose** - 高端超市，品质优秀但价格较高
 - **ALDI/Lidl** - 德国连锁，价格便宜，适合预算有限的学生
+- **M&S (Marks & Spencer)** - 高端超市，食品质量上乘，适合偶尔犒劳自己
 
 ### 亚洲食品购买
 - **中国城 (Chinatown)** - 伦敦市中心，各种中式食材
-- **龙凤行 (Wing Yip)** - 大型中式超市
+- **天天超市** - 中国超市连锁，分布广泛
 - **新东亚行** - 亚洲食品连锁店
 - **日本中心 (Japan Centre)** - 日式食品和用品
 
 ## 🛒 学习用品购物
 
 ### 文具用品
-- **WHSmith** - 英国最大文具连锁
 - **Ryman** - 办公文具专门店
 - **Staples** - 办公用品大型店
 - **大学书店** - 校内书店，教材和文具
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-*最后更新：2025年1月*  
+*最后更新：2025年7月*  
 *如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

content/experience/preparation.md

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-*最后更新：2025年1月*  
+*最后更新：2025年7月*  
 *如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

content/experience/shopping.md

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-*最后更新：2025年1月*  
+*最后更新：2025年7月*  
 *如有问题，欢迎联系作者：[email protected]*

content/experience/tourism.md

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+Image Processing Coursework 1
+
+face morphing
+
+参考视频：[迈克尔杰克逊经典MV《Black Or White》1991_](https://www.bilibili.com/video/av662469634/?vd_source=cf8d7d0d0ec8a245b965474625b39ad3)
+
+参考资料：https://blog.csdn.net/qq_30167691/article/details/138057694
+
+问题定义：从一个人脸流畅顺滑（10-15 intermediate frame）变成另一个
+
+不能只用交叉溶解！需要用$\alpha$混合，需要对齐面部数据（仿射）——感觉她要求用**网格变形算法**
+
+1. 需要局部特征匹配（网格、特征的对应关系）
+2. Delaunay三角剖分
+3. 计算中间面部（关键点均值）
+4. 计算变形图形（计算仿射）
+5. 最后用$\alpha$混合算法
+
+
+
+
+
+实验分为两个部分：
+
+1. 基于网格的变形(Mesh-based Morphing) - 70分
+2. 无网格变形(Meshless Morphing) - 30分
+
+Part 1核心步骤：
+
+1. 特征点标注
+   - 可以手动标注或使用dlib等工具自动检测
+   - 需要在两张图片上标记对应的面部特征点
+2. 三角剖分
+   - 可以使用Delaunay三角剖分算法
+   - 需要确保两张图片的三角形对应关系正确
+3. 中间帧坐标计算
+   - 通过线性插值计算中间帧中每个顶点的位置
+4. 仿射变换参数估计(重要)
+   - 需要自己实现仿射变换参数的计算
+   - 不能使用OpenCV等库的内置函数
+   - 需要解线性方程组
+5. 三角形变形
+   - 实现反向映射(inverse warping)
+   - 实现双线性插值
+   - 不能使用内置函数
+6. 图像混合
+   - 使用权重w进行颜色混合
+7. 生成视频
+   - 将所有中间帧合成为视频
+
+
+
+Part 2核心步骤：
+
+1. 使用相同的特征点对应关系
+2. 实现Moving Least Squares(MLS)变形算法
+3. 实现无网格的变形场计算
+4. 实现最终的图像混合