- r4 F7 n9 E0 f6 O6 o j% a, o" G- }; E3 B' }
〖课程介绍〗
2 ]& g5 a9 K1 s0 R) ]6 G% t7 T" pAI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 s: K+ o, [0 O6 j- z. r. j2 `5 K; ]; J% p; P
〖课程目录〗
$ W; w( E) g$ g( V第1章 课程导学
; N! X1 F: X! h% X+ s* Z/ \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! |6 I0 N$ ]: \, T
1-1 计算机视觉导学
) I |6 @& J0 B0 R' } w
! ?! L- m, N+ ^1 d& V9 R: ]1 T [第2章 计算机视觉入门
7 B( C$ N4 D: z6 `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。...& L. e2 Z& c% S) w) r* p
2-1 本章介绍
3 @; a, d$ I) T% y4 o9 I2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建+ `/ ]) j8 m) a4 R
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
8 X N- l V9 n3 s4 ?2-4 测试案例helloWorld
# B# j: @( P V, W8 B, p2-5 案例1：图片的读取和展示
" c( R+ m7 w- I6 f& V2-6 Opencv模块组织结构
0 Z2 j6 T5 O5 o$ D9 X6 ^2-7 案例2：图片写入
5 H( l2 D* | S1 r* Q- o1 y2-8 案例3：不同图片质量保存/ z9 i( h0 I& ]3 ~5 n- a
2-9 像素操作基础8 Q6 O$ ]* s- p9 }9 P
2-10 案例4：像素读取写入
& [% \5 q; k: j. M# ]2-11 tensorflow常量变量定义9 N6 d3 ~3 s% s% } _# ?9 ]
2-12 tensorflow运算原理4 B+ L* B' X" F7 W
2-13 常量变量四则运算, Y# Q: R- H p7 p4 a" i
2-14 矩阵基础1' j; }, x5 {1 g" K8 W6 [4 X
2-15 矩阵基础2% I, G6 g2 Z& F4 A
2-16 矩阵基础3
, X# s0 H# _( D! u6 p5 [2-17 numpy模块使用& K! |" S9 b$ s$ {/ M8 w+ ]
2-18 matplotlib模块的使用. n* K4 d# d8 ~) q$ M: y
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
* ~) v$ I$ ~ K" B: A1 L! Q) ^2 O2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
$ ~% {0 v& {' [ S. b" S: b2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格33 z: @4 h* r. V
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
- @& ?. q9 V7 ~: J1 l) M( d8 V. W
# n; F- W' p' ]. T1 i第3章 计算机视觉加强之几何变换
) d% j5 a2 Q C+ u3 t: M+ x" u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 M3 {/ A6 P# ^3-1 本章介绍 T( ]2 ~4 R- i/ f
3-2 图片缩放1
0 j) Z7 @& h1 Q4 o5 b5 c0 Q- B( q* f& M3-3 图片缩放2
: R3 x' o1 Z6 G3-4 图片缩放3, y& S) i* k9 Q+ n5 J0 z
3-5 图片剪切
& V2 F7 j' D8 B; |5 `% `! E7 J1 g* B+ C4 ^3-6 图片位移18 m# q( |2 c9 v/ F. @
3-7 图片移位2
, M3 R1 w* l+ s+ e' d. P( c3-8 图片移位36 w/ e" U7 @* `9 p! R& t% i' e
3-9 图片镜像
[7 I% l J8 P( c% E3-10 图片缩放
+ N/ q; C( s7 h6 O4 g* `2 C3-11 图片仿射变换
v9 s9 {- x4 V! Q$ q/ T- { R3-12 图片旋转
8 m# o0 Y1 w% K7 o3-13 图片几何变换小结
v; x4 m: @" j; R" m" b# M k2 C/ `" f% d) F7 j9 J" X E
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
6 K! i7 x K5 Y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
2 @" I) n$ X8 f& V: O4-1 图像特效介绍
0 \4 x' S& f4 i" t2 l% V i6 [4-2 图像灰度处理1
3 R/ J! c/ o% u; @4-3 图像灰度处理2
% h3 V7 \- M k7 B9 ^4-4 算法优化
' |2 c; P* ]! y" w# H0 p4-5 颜色反转
- F, q: E+ x) f- f/ m: ^- P2 U8 \4-6 马赛克0 \' @( g2 Y4 X* E! r1 `# k
4-7 毛玻璃
+ ]# A. H; T6 ?! O! q4-8 图片融合
: }! `. i, @. D9 s8 V- y4-9 边缘检测1, P) @9 I1 M4 A. c Y
4-10 边缘检测2
% ~/ _$ [9 i& M+ x) [4-11 浮雕效果' `0 G g( G8 @- Q! `; y
4-12 颜色映射
$ Q7 A7 k1 k1 ?" P" L4 w! Y* H4-13 油画特效4 v- _; {8 U& b0 w1 t
4-14 图像特效小结& X3 C+ O2 f6 ?! m- l3 ?% N& @
4-15 线段绘制9 f) M: j( l( i+ ^2 Z' O7 n
4-16 矩形圆形任意多边形绘制( m. o5 S) i' C9 }- u
4-17 文字图片绘制
9 }4 n, ?- y3 \# @2 z( I I% M! H* ^# }* U; N7 x# G" b% Z
第5章 计算机视觉加强之图像美化
6 G+ Q( t# _$ r: I8 `8 ]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。5 y+ H3 d6 K- O, T) s P
5-1 美化效果章节介绍. J2 A. d% A, x
5-2 彩色图片直方图
+ R9 S. m, N5 Q( `7 c! _/ k5-3 直方图均衡化0 e- X( K. _, n
5-4 图片修补
. K$ y ?- R+ D L, T' f: [( q" E! Q5-5 灰度直方图源码: [# \1 a [' f* h7 g1 \" h& z, U
5-6 彩色直方图源码
" m- g! _, g g3 f( Q5-7 灰度直方图均衡化$ V9 A7 V7 r! W
5-8 彩色直方图均衡化6 i6 `. g- Q: c( A
5-9 亮度增强
( U4 R, E* M" D; A; T- F5-10 磨皮美白1 J2 I7 `6 N# h3 E9 D- H! S
5-11 高斯均值滤波0 X, P( M, \/ h3 l D
5-12 中值滤波" |; D4 \1 t& J0 E' n* {
5-13 图像美化章节小结
7 M% h; I) b- B% H# e7 x
! h) v" Y+ G9 \2 H$ M8 R2 e第6章 计算机视觉加强之机器学习5 H) h' W) e9 F3 [/ t
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。- B- `/ c0 S1 s' y, @' L/ n
6-1 机器学习章节介绍
+ q& L Q ?& |" `" @6-2 视频分解图片
7 }2 n# q/ }$ v1 m+ ]& g1 o6-3 图片合成视频
, j! C7 y0 e4 k! N6-4 Haar特征1) k3 F$ `1 @( f$ C4 H
6-5 Haar特征2
$ W$ L7 }" L( G6-6 Haar特征3
/ s2 _8 }2 Z3 o; O6-7 adaboost分类器1
* g" }. z e5 Y! e% _' R+ E: o% d6-8 adaboost分类器2
, u& D/ z% d* b6-9 Haar+adaboost人脸识别% A; P$ I) d8 B) I( @* e* M" a8 f% t
6-10 SVM支持向量机1. u! h. c: o' ^3 w4 V' K& H% Q! p
6-11 SVM支持向量机2
5 F* U: u" Z, e" R# A6 H" O) I6-12 SVM小结. V1 j1 ]* ^# g. {
6-13 Hog特征1
+ E8 v2 E- S2 }* [6 o+ H6-14 Hog特征2
* p \: U) S" [$ u/ J6-15 Hog特征3
! z8 v- h% W8 I0 c$ @6-16 Hog特征4
' W. u" e- W5 n( }$ f" b2 Y+ [% d6-17 Hog小结, d: i; e( }& `) n1 T9 }
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
* Q; O( o5 B1 k6 Z' h0 Y9 [6-19 Hog_SVM小狮子识别2" D1 g8 J5 f& d8 J5 T
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
/ ^9 C, `% d+ g! C' J4 H9 I1 `6-21 Hog_SVM小狮子识别4' n6 u& F1 `9 N$ c' f7 `5 Z
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
; j; W( L/ K% @: C/ v2 Q7 r+ ]6-23 机器学习小结
8 }+ K$ W3 F4 x( P! Z& o: g9 B4 L9 y
第7章 手写数字识别* Q! x/ S! M2 m- ~( l- S, n
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。
5 E3 p" o* h) ?- c* p7-1 章节介绍
6 }' x4 P9 f+ @- p4 `% b% X7-2 样本介绍
6 N v0 E: B4 I7-3 knn数字识别11 g9 }8 A( k4 ~6 F2 P, E- f
7-4 knn数字识别2
+ z1 g$ d9 `: s8 ~7-5 knn数字识别3$ v" S; `0 z( m( t6 B6 d
7-6 knn数字识别4
* Y) P5 u& @" q7-7 knn数字识别5
+ v7 T& } I. i6 q/ q# @7-8 knn数字识别6! K* q. H+ J( e' @* @: [1 C
7-9 knn数字识别7
% U7 g/ ?6 B" v5 p4 j. } w7-10 knn数字识别81 p3 I+ `% b% V: U" U, k
7-11 knn数字识别9+ Q2 r! I. J% L; O* u0 h/ Q
7-12 knn数字识别10- O" I8 ?6 Y* t+ O5 g
7-13 cnn实现手写数字识别1
6 J4 E' R# o' F! ~! |$ ~7-14 cnn实现手写数字识别23 c2 q% x& N: K' a% |/ ~4 D
7-15 cnn实现手写数字识别3
8 T$ t! B7 ]& C7 B- Q0 N7-16 cnn实现手写数字识别4* P; W% N6 V0 c/ B/ E
7-17 cnn实现手写数字识别5
0 N; w8 i& X+ n6 t* k/ u6 Q/ C7-18 cnn实现手写数字识别6
/ t6 ]1 B6 s Z) ]* [1 @7-19 数字识别小结
% A) \. D, p' P% U" u6 `
: F# T; Z3 ]/ m* W7 e第8章 “刷脸”识别2 { U4 x* H( h0 S
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。, E) O: S0 }# i7 c/ {; h7 \
8-1 章节介绍; J5 s2 T/ ]0 x7 l
8-2 最简单的图片爬虫
+ j% G8 ^$ h( p$ p3 Z' `0 K( W' X8-3 ffmpeg初识
" b8 R" b3 I, L3 ?8-4 OpenCV预处理
7 V' O% v' i, x/ v# R* `9 @8-5 神经网络训练识别1
* B9 |/ L* a. R _6 m8 H8-6 神经网络训练识别2
) b; s6 D7 k; j5 c+ j, u4 C/ m8-7 神经网络训练识别3
& u. X8 W5 n4 y5 J* d8-8 神经网络训练识别4
4 z8 a& s" P% u, U* P8-9 本章小结
8 ~: g/ O7 R" O! L" F- {+ D4 Q& A4 u( @% }) `$ M
第9章 课程总结4 t- ], \; O/ J/ D5 w
对课程进行整体的回顾与总结
5 A) P' `8 v8 e; u3 e9-1 课程总结
2 G: R' [1 [5 B. ^& L ~
3 K. H: d! y5 c2 n〖下载地址〗
) }& i3 [" c8 y" }6 z+ }% h1 p- c; k5 A
0 S1 u, b* q4 G! ^
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3 b- x$ X$ J9 ^; y
+ `* g: M) S' F7 c7 J% G〖下载地址失效反馈〗
9 B/ W/ j$ G' }, {3 H9 b a+ D Z( _如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加QQ邮箱留言：2230304070@qq.com6 \. g0 E# M, ^ O
" j) ?! Q8 ?. j6 x
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