- K& F8 x" _' T4 M- D2 p$ X0 ~9 r7 w! \. y* H
〖课程介绍〗
5 y9 l$ v. s8 H# AAI的火爆程度可以说是“妇孺皆知”，无论是“美颜”还是AR识别，身边越来越多的AI元素出现在我们的生活中，让我们的生活更加丰富多彩。在这次课程中，我们就来通过丰富有趣的案例，来学习人工智能中的计算机视觉技术，迈上机器学习新台阶。
) \4 E8 x& T9 `) F7 o; L9 X9 G
* e3 P2 _/ K- o! Q〖课程目录〗3 \/ ~, N; B) H& V9 H) A
第1章 课程导学
& m& R3 o3 [5 o7 b8 C# y' |1 R# O包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍，让同学们对计算机视觉有所理解/ L$ b- {! X3 Z) \& V
1-1 计算机视觉导学
0 I8 m. h1 v6 p- _* K1 a0 F' U' g8 l
第2章 计算机视觉入门1 q3 S9 r) r' n6 Y6 Q t
通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础，如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通道等的概念。TensorFlow重点在于通过对常量、变量、矩阵等的介绍，学习并掌握TensorFlow的基本使用。...
. X& V& |/ ?# O3 b7 V1 g8 [2-1 本章介绍0 H. E. X2 h6 W% u0 x
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
' K) D* [4 J4 y' Y' t! ^/ B* c2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
! I! u1 _% ?0 v* d2-4 测试案例helloWorld
2 `' M! a) ]5 j/ o: z2-5 案例1：图片的读取和展示" f( [6 ^; z1 H1 ]: ~2 j
2-6 Opencv模块组织结构
8 d1 _, T/ b Z2-7 案例2：图片写入# Q7 z/ d$ j* m$ x" A
2-8 案例3：不同图片质量保存2 P# D9 X" j6 a6 W9 w
2-9 像素操作基础0 y' l* [3 ^; f2 t& T: w
2-10 案例4：像素读取写入& q6 T7 d( L' Z
2-11 tensorflow常量变量定义
4 P4 H/ [; u) x2-12 tensorflow运算原理
; [' T. b& T9 @( Z2-13 常量变量四则运算
$ J4 v I$ f. {; l+ @8 k) _% l9 I* r2-14 矩阵基础19 w: F9 p6 ]) z+ T, k
2-15 矩阵基础2
& u. Z+ J, O0 D! D3 X4 u2-16 矩阵基础38 b! b9 `/ j+ r+ z, p. @
2-17 numpy模块使用
5 Z+ a3 R( q( f; v3 \2-18 matplotlib模块的使用
: T2 H _, K6 w# G! n$ O$ {2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格19 o4 ^- \+ n2 Y' r+ }: J- z4 V
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2$ Y0 ?) {2 h& x# Y
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格38 k* o; u+ k+ [6 t `
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4- d) ~/ |% @; c; U1 J6 T2 o* V
: i. C3 n' L, v. m
第3章 计算机视觉加强之几何变换
2 B* E+ S P- z7 o本章节主要为大家介绍图像的几何变换。几何变换顾名思义就是对图片外形轮廓进行操作以适应不同的场景。如缩放、剪切、位移、镜像、旋转、仿射变换等。
5 ]( p6 h3 v! S3-1 本章介绍& B3 X2 g+ P5 `8 U4 S3 g& C
3-2 图片缩放1. C8 E7 s) Y- B7 c' y3 l! j
3-3 图片缩放2
3 ]0 `1 R) O7 T4 s9 [, A3-4 图片缩放3
, P* T; B! R# d; T4 i( J7 [3-5 图片剪切2 h( b% Y" g9 T/ ^( Z
3-6 图片位移18 s8 x2 M1 Z y. H
3-7 图片移位2
# Q" e* S! \& e; t7 t0 U# M3-8 图片移位3
' A9 b% D! S( y0 c/ O- Q+ U J3-9 图片镜像
, ]& y" f6 q0 p3-10 图片缩放
, E. {8 k: T% \' v# U- I3-11 图片仿射变换
2 ~9 _! q- ]# ~1 I$ p3-12 图片旋转
; G, E% S" Z! r; X; M# \5 m7 }* O: c3-13 图片几何变换小结
8 v ^8 e V% r2 P" ?% ]
/ W, U; b w$ `$ z) u/ ^第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
! P2 v* K. X* ?8 C' ^) E视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一，在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用0 S" |7 O0 U5 \
4-1 图像特效介绍% S$ N. }8 ~2 L: U
4-2 图像灰度处理1
# V8 p( _' \% `& g: v" C8 f3 w4-3 图像灰度处理2
% m7 i9 [9 R( P. ~( R' E) O ^4-4 算法优化
) M( s) L) R0 B ^$ z1 ]4-5 颜色反转
, p7 C |: V8 p' x6 j9 w6 |; g* j4-6 马赛克
3 b* r: R# ?# g" ]# s4-7 毛玻璃, B! p) H- ]' a
4-8 图片融合
1 ]2 i! ?$ b. P& _( e, O, a+ \4-9 边缘检测1
# o+ q: i% X* A+ c7 k4-10 边缘检测2
1 H" ~: ?& B$ P$ B, A ]- b4-11 浮雕效果, y" a3 Q1 x) H1 r C
4-12 颜色映射
" w- l$ v* P5 G& [! }6 p @4-13 油画特效
( T% c! A; J) I, z9 o, I, \* g1 b4-14 图像特效小结
- [: S" j- b# E* l" X2 x* ~" B3 t4-15 线段绘制
8 p3 f) ?( N- M7 M" ]' y/ h4-16 矩形圆形任意多边形绘制" D% ^% p$ D2 M1 B& C4 H
4-17 文字图片绘制
" c% c+ a( p# Z8 A0 Z% V5 q! O
8 V3 k' a& \4 g第5章 计算机视觉加强之图像美化7 }$ j7 L9 y, H- b
每个人都有一个爱美的心，在这个章节中大家可以通过磨皮美白、亮度增强、直方图均衡化、图像滤波等方法自己美化自己的照片。
1 m1 l1 ~' ~6 z& t5-1 美化效果章节介绍
/ m- h0 W% }' ~. [ z0 B u5-2 彩色图片直方图
2 X: t+ P1 [! M a& b% s" o5-3 直方图均衡化3 {+ f) D" l4 k& Z! U, f
5-4 图片修补
, c( M/ |" t5 k9 e" y5-5 灰度直方图源码: `0 _. l9 ` ^$ T$ p- R
5-6 彩色直方图源码. S& q0 C! x$ X6 x4 v4 x
5-7 灰度直方图均衡化. M9 z. K- ]7 P" _3 p5 s- e
5-8 彩色直方图均衡化
2 w* k4 r$ O! `. g5-9 亮度增强! @2 V% o. ?( h7 Z& J
5-10 磨皮美白8 p' \% B U/ N0 U. R. ?
5-11 高斯均值滤波
! M3 T" G+ ^( f9 z$ }4 b5-12 中值滤波
6 E Z @( _8 {+ } Y* a; k5-13 图像美化章节小结% I/ a% q' l$ H
! l* z$ E( A4 K第6章 计算机视觉加强之机器学习
. P, U' l) c3 ^( s; T8 P本章节将结合haar+adaboost以及hog+svm分别实现人脸识别、卡通小狮子识别。将为大家介绍一个从训练到识别一个完整的机器学习案例。
8 }! @& @8 f: D! v5 ^4 F- k. r8 B6-1 机器学习章节介绍8 R [/ T$ G* `. O: ]" r+ L
6-2 视频分解图片8 K2 K9 y, O* u) a6 c' U. r" w. ^' ]
6-3 图片合成视频8 J& ?/ T: G% x
6-4 Haar特征1/ a0 w- T& F% {5 N
6-5 Haar特征2
, r8 g I& N8 ]$ t6-6 Haar特征3* q. R/ q, ^) o" K% g! q
6-7 adaboost分类器1) g8 Y8 X) X* U
6-8 adaboost分类器2
0 v! v7 y3 \+ G& s0 q% K' n6-9 Haar+adaboost人脸识别! Z3 ^& ~& ?) w/ M0 X4 R
6-10 SVM支持向量机1
3 ?6 c H# J V" S. f8 `6-11 SVM支持向量机2
u! B! ^ Y H% b; L, v6-12 SVM小结
5 q. V; Y- R1 K1 N6-13 Hog特征1
* U9 R3 P. R! O+ u: B/ T u, L6-14 Hog特征2
& a; G3 n& |9 D6-15 Hog特征3. a( Y/ e: Z" [$ _
6-16 Hog特征4
# Z( B' q3 i v: l. Y4 G4 N6-17 Hog小结: [* S% ^/ ]( B' J
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
9 z5 z% f: i" h* v6-19 Hog_SVM小狮子识别2- `* i2 ]4 m5 Z- _- \
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
) A/ m8 e) |, o6 {$ G6-21 Hog_SVM小狮子识别4* b# Q6 ]9 C. n: j- C& v
6-22 Hog_SVM小狮子识别56 F+ q! p2 I& G3 L0 {
6-23 机器学习小结7 F" Q# W3 c- E) D+ b* i3 ]2 N" k+ O3 m
0 L0 `2 w4 V# w- o5 J4 _ K9 a; o第7章 手写数字识别
) F1 }' t& A; ]5 W/ ]" u通过knn、cnn两种方式，并结合每种方法的矩阵维度变化，深层次的讲解手写数字识别案例，讲述不一样的案例。
( T9 ^) V) W& T9 l1 R! r7-1 章节介绍6 U* h' Z- Q( k% v! f, C/ t
7-2 样本介绍0 `7 S6 s; X* l: a0 W- i
7-3 knn数字识别1
* |1 A4 K3 _" O9 P! |7-4 knn数字识别2+ t' q q$ F% c" M& X8 S% C
7-5 knn数字识别3
8 ^& j0 y8 ]+ g7-6 knn数字识别4
, o& R# g) g4 O( L7-7 knn数字识别5
$ c& \7 [% H$ N7-8 knn数字识别69 `! s% k& _" H. w8 A
7-9 knn数字识别7
4 n0 H9 l$ ]# H5 X9 f. p7-10 knn数字识别80 A: w% O3 z- P" b4 s; o& I8 ] F
7-11 knn数字识别9( q3 \) r: p/ z# p
7-12 knn数字识别102 k9 e+ }* i- T+ b {: n0 y% `2 n( ^
7-13 cnn实现手写数字识别1# |* v6 }; {0 k6 C/ y
7-14 cnn实现手写数字识别28 W |: z3 K: d" l5 C
7-15 cnn实现手写数字识别39 _% y- ]$ M$ n3 d$ r
7-16 cnn实现手写数字识别42 r( m: @+ k- t# _ u+ d! {
7-17 cnn实现手写数字识别5
% c. C% ~1 ^# w. Y* M+ O- O7-18 cnn实现手写数字识别6 q8 P5 ~0 s6 n) r
7-19 数字识别小结2 p) `8 o! y! a+ f# ]( L+ t
# K. I/ i V8 H: S第8章 “刷脸”识别$ J3 {7 x3 c; _- S$ ?4 l5 y
在第六章的基础上，通过识别某个具体的人脸来达到“刷脸”的效果。该案例架构包含样本收集+图像预处理+神经网络训练识别。可以说是一个从样本到训练的完整项目。
+ f! e1 t, I7 V5 b! ?% f8-1 章节介绍6 P" \9 ^* h2 M ^* X
8-2 最简单的图片爬虫: Q$ J( ~" D) ]0 z
8-3 ffmpeg初识) q# C4 [; s# ~: d8 |& [5 c
8-4 OpenCV预处理% z% F4 C, V! S& d: s
8-5 神经网络训练识别1
+ _1 d1 Y" N( P6 U, V. S3 O- t8-6 神经网络训练识别2 W# V* Q% U( M; A' }3 D
8-7 神经网络训练识别3
* ?1 ?4 f; L$ H3 w! G8-8 神经网络训练识别4
0 |0 f3 r% h- F3 i' b( h8-9 本章小结
2 W8 b% n8 C# ]3 ~, r& e1 B: w, q- n, B8 W G) \( j0 b3 U
第9章 课程总结* y2 S) N3 u- L
对课程进行整体的回顾与总结
M$ ], h" L+ V/ D. K9-1 课程总结/ Q, R3 F' x: t( h) @
8 d% O6 \/ p6 N, _) N U
〖下载地址〗& P( I! Z- c; m
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. G, q- w' j" A* G
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1 ]4 b. S, i, K; Y( J/ E- l' Z# E" {: o0 Y4 N2 S B- H5 p8 P* t
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