* Y3 k& n7 I9 s" Q
, Q5 }+ _ s6 |. M+ V1 h+ L& H〖课程介绍〗
0 P3 ~3 k) A% ?3 `3 }: eAI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。! P/ h, j/ j; W" m" G+ Y
- {0 s$ B0 }" f( m% a- K3 [3 m* ^〖课程目录〗9 i, O' s$ y- \" Z
第1章 课程导学
- W u. C. i. I! 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& w) L% ` A5 o9 ?7 ?6 J* {: S
1-1 计算机视觉导学
' w: f! E) j& R! }! @( x& P2 l8 P e; ~- [
第2章 计算机视觉入门 K" ?5 G# o, J6 n' D! ]% W
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。...) R D* u6 H6 D0 @! E, ]
2-1 本章介绍
4 Q0 |4 k) ?- N2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
5 G& O Z, F' H# [- s2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建5 q9 ^/ L* U! f. i/ E# u
2-4 测试案例helloWorld: l O% X9 f8 W6 y8 J/ t) O
2-5 案例1：图片的读取和展示
, ^9 Y8 j7 {" g, k9 h! u& w4 w: I2-6 Opencv模块组织结构) ?) T5 i; a2 H; o
2-7 案例2：图片写入7 l* Y( T- \2 e7 h! E; v+ G2 T
2-8 案例3：不同图片质量保存/ p% m" n; c, B% L
2-9 像素操作基础0 p/ x& q. i4 ^$ V p5 |6 Y
2-10 案例4：像素读取写入. U9 ?2 g7 a# L
2-11 tensorflow常量变量定义
3 V' q, F7 r) l( L! F" ]" P2-12 tensorflow运算原理% B; b" @0 G( a8 X4 l$ A8 I
2-13 常量变量四则运算
. J" k) S$ p% n M2-14 矩阵基础1, p, f# Q5 Y& B# ?
2-15 矩阵基础2& m1 K5 ?% X/ I' ?! ]/ X s% n7 O
2-16 矩阵基础3) {+ E2 T' y6 L6 t t* F4 L
2-17 numpy模块使用
, ]* e8 f+ T2 o2 o2-18 matplotlib模块的使用
, n8 _9 L1 R1 n: R0 ~/ U. l' N4 f8 u2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1+ ^( @' s; d/ M+ Z6 u4 h5 |
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
) C2 G' }/ \/ N. q6 m6 ]2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
/ a& d1 R# k, h) r$ ~2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
! u) B+ I. ~6 F R! N& G
- [4 D) b8 [( _1 o第3章 计算机视觉加强之几何变换1 }4 M4 {( v0 {
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。$ W6 ~4 X! y+ j2 z& r2 n
3-1 本章介绍' N- R( z9 p# y. _7 b" J" S
3-2 图片缩放1
1 z% n: h% b7 L7 M3-3 图片缩放2
' g" C4 e" d% F, A( t& f2 L' @3-4 图片缩放3# e! \ X5 Q# H7 B& s
3-5 图片剪切
; z/ {; o/ ~4 J% v3-6 图片位移1
; x+ O9 Q8 e" D1 Z8 p ]' c- u3-7 图片移位25 m5 Q6 t+ M1 W" v% b
3-8 图片移位3! b; B' r5 x% O" x* b- L
3-9 图片镜像) a0 ~; z* r; l0 G ^( w- [6 J
3-10 图片缩放# f1 t r O5 i5 t8 S7 D
3-11 图片仿射变换
r0 F: z' k3 {2 e; o: ^: q- g3-12 图片旋转
, g9 E* N/ |3 t# I5 C! |/ k3-13 图片几何变换小结! H) u" Z0 E5 I8 ?4 x
1 b4 o$ |8 E- S7 m: B& @: p# ~4 f6 Q第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制2 B* z# N, r' a
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
! u8 O3 v% h8 Y7 t5 o4-1 图像特效介绍, g& o. [, |' W2 s4 K4 _
4-2 图像灰度处理1
! y i4 ]5 `0 Y; U6 K0 t4-3 图像灰度处理2- G5 u( W4 ?" A$ K
4-4 算法优化4 {6 W% S0 I" U; o, o0 n: L
4-5 颜色反转
8 O1 c7 v& w5 b3 \' p9 K8 j4-6 马赛克
, D# p L+ W- {4 r+ m" A9 u4-7 毛玻璃
! V2 i5 X0 S8 @5 U4-8 图片融合+ Z3 m- C* c+ U( L) K0 R# {) O9 q3 V
4-9 边缘检测1
6 ?' g: t% g& j3 Y4-10 边缘检测2
( a( q0 H7 f; k- G4-11 浮雕效果
+ R9 a$ N; @- X! f4-12 颜色映射
! K; l0 a& x- `! j! k4-13 油画特效+ j& ?7 o5 _0 q! L" m; w
4-14 图像特效小结
* ?" a2 b) z; L/ l% Q4 b4-15 线段绘制+ U I( s1 w0 F. Z0 b7 i! j% N
4-16 矩形圆形任意多边形绘制6 N2 d# U; y0 W; C% e( T6 Q
4-17 文字图片绘制8 b+ E7 R) d s# L9 w
5 w* V1 r) I2 r! T) X" l0 `第5章 计算机视觉加强之图像美化1 z6 {5 F$ R! ]8 d' C6 Q1 h) @
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。+ `. X2 X- \9 n8 U( f
5-1 美化效果章节介绍
6 e7 V+ J7 ^3 o5-2 彩色图片直方图' `6 c" o& A' K* U6 [2 U
5-3 直方图均衡化6 L# R5 ~+ f2 {; J7 d
5-4 图片修补
0 i0 j' S3 C, V5-5 灰度直方图源码6 @7 L) b# O! }6 h
5-6 彩色直方图源码
9 w* z* }# c. O5-7 灰度直方图均衡化) R! ^# O7 `/ c0 {5 p# f: Q" ^
5-8 彩色直方图均衡化
2 ~* \. k. a/ S$ `5-9 亮度增强6 o$ }% O- p7 ], \
5-10 磨皮美白; N% y7 O9 }7 ^1 F0 X; u
5-11 高斯均值滤波/ ]5 N* V) x5 _7 j
5-12 中值滤波
# U& Y3 F; o! Z) f: x1 {* ?& B) I5-13 图像美化章节小结
/ J& F% D5 u4 d+ ^6 ]# ?: M7 Q j4 \
第6章 计算机视觉加强之机器学习
4 L/ Q. i& }4 i4 ]$ e1 s, c9 k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。
2 P$ R4 ~* t! b. X! F6 P' i Q6-1 机器学习章节介绍
, j" F3 x9 t: n' B( ~6-2 视频分解图片
7 k: \5 K4 P+ J+ [$ n% T( _6-3 图片合成视频
m9 u) j) e$ e4 C* n0 h5 ]. T( ~) r6-4 Haar特征1
' s6 O" z! W$ e# w2 F4 c, L6-5 Haar特征2" f# |! n4 o# Q( L- D
6-6 Haar特征3
; y0 v& }, H+ p6-7 adaboost分类器1$ t2 E: ^4 @& E8 k$ }
6-8 adaboost分类器2
7 O Y3 }7 |% W2 V* Q6-9 Haar+adaboost人脸识别; `; A* I6 v- k8 @
6-10 SVM支持向量机1
/ @7 h5 T; e3 s6-11 SVM支持向量机28 M) d& Q$ `2 z3 G
6-12 SVM小结
' F5 V& o3 ?6 Y: F, {6-13 Hog特征1
. d D8 L' m; S& X; K& w6-14 Hog特征2) T+ m% L# J$ O1 ]- g/ \, `
6-15 Hog特征3
; Q8 z" M2 a4 A' [3 ~, I* {' d5 p6-16 Hog特征4& l4 l! P6 j E' Y/ H' J
6-17 Hog小结: m5 U9 b; b7 U+ e$ O$ {/ g
6-18 Hog_SVM小狮子识别1- b" `' l7 }3 E s8 G( h# P
6-19 Hog_SVM小狮子识别20 G+ C5 B% F k4 m: V; u0 Y" Q
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
. C% j& z6 c4 b& H6-21 Hog_SVM小狮子识别42 z: R* r |" v' B& V
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
# m5 N$ v6 h4 m+ I" ]6-23 机器学习小结
# i9 z+ D0 T6 T- \
A' s) Y) s" d& a+ a+ P第7章 手写数字识别
$ S9 N# [0 `/ o$ G ^- a% T) x8 R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。# M: J2 B3 I" U/ F# R4 t
7-1 章节介绍
/ j, u, N& S- B4 U7-2 样本介绍/ f8 A5 Y3 M) \/ Y
7-3 knn数字识别1$ d# }' ^$ I/ y9 S
7-4 knn数字识别2
+ ]5 V9 d+ }* {8 \7-5 knn数字识别3) f) A* k1 d7 I3 B
7-6 knn数字识别42 f5 p* F4 O B6 B3 v
7-7 knn数字识别5
4 b- o! P* l' X7-8 knn数字识别6: M& v3 ]/ W2 }# K
7-9 knn数字识别7" B, ^: T$ d; N: V: B! b
7-10 knn数字识别82 ]5 ?. }1 _5 ]: M
7-11 knn数字识别97 ]2 ]# U% u* q* L$ F1 k9 F/ N
7-12 knn数字识别10
, [8 _% l7 ?: `8 ~& L6 [/ o7-13 cnn实现手写数字识别15 T" Z' M3 v1 [$ I0 A \; J
7-14 cnn实现手写数字识别2& D2 @+ F* r- z# c; t
7-15 cnn实现手写数字识别3+ m" g) X5 B" L% V
7-16 cnn实现手写数字识别40 m g0 D" b1 V3 w# ^( }
7-17 cnn实现手写数字识别5
6 n+ S" C# U( i" z" e0 z! ]3 e$ O: `7-18 cnn实现手写数字识别6
5 U) M/ M( ^2 F8 m* _) ?7-19 数字识别小结
. }4 H% z, j( D& v: ~
/ G5 W$ E9 V0 z; `, G0 E- g第8章 “刷脸”识别5 D4 b# p; ~) R5 O
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。' r$ N; O, j8 _( j0 v
8-1 章节介绍4 z9 T8 n7 X, H1 |: I# |
8-2 最简单的图片爬虫( A" m |4 }' z1 V2 p [' h0 C
8-3 ffmpeg初识: d7 H- u! J' L- ]
8-4 OpenCV预处理+ ]& k* V1 v6 A- m( K, L+ S2 g
8-5 神经网络训练识别1
/ W8 F, i( F& @% c4 e8-6 神经网络训练识别2) k0 D" \: m$ y+ p" [: w @
8-7 神经网络训练识别3- L b7 y. v$ C7 e7 u
8-8 神经网络训练识别48 }, e2 F+ U; Z0 X3 ]4 w7 f
8-9 本章小结) d0 x7 c# \" E9 z+ o
5 z" d! P! {0 [& W第9章 课程总结3 {: x* `. g3 S" k. h4 E
对课程进行整体的回顾与总结
% t: C6 d' l* e) J* x: @* G9-1 课程总结; F5 q7 p9 C9 u$ s) Z
; c+ w* N- z7 }1 c$ R2 t0 E! u$ l$ g
〖下载地址〗# ^' Z# I$ n' ^, P1 N
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; Y9 M2 d* j# y5 Z8 [3 w! P$ N4 p; n, `$ e. O& _% y' {
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& S) c5 Z9 N/ E$ W
0 l' \ l- W1 T( L- R5 E4 V9 `4 S& e! d! Y
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