6 n) x9 G" Z* [7 [. E
) l/ a* ]/ I, n* A〖课程介绍〗
9 ?0 [0 G- X1 ^& K& Q3 BAI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。
N8 w9 m, w6 _7 v+ [0 W8 }( _# P% l/ W2 E- V# H3 f" x1 Y
〖课程目录〗; y1 j/ _1 W: q' c7 E4 ~' V( |' T. N- R
第1章 课程导学
9 ]' Y/ k. L0 w$ e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
: ]/ b1 e$ Y/ ]) q3 I4 H; Z1-1 计算机视觉导学
$ |! F, z5 w4 |+ n# {/ `$ x! `3 ^$ \ l$ w" H' D9 n3 D+ h& D0 w! c
第2章 计算机视觉入门- w: ^! O+ A4 F' I
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。...& B# u' k# b( Q4 N0 P% u
2-1 本章介绍) x% Y: `+ E. g8 Y) b; `2 Z
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建& K Z/ Z6 Z: f
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建- X i3 B. }2 v; g! i- ?
2-4 测试案例helloWorld: R. F% i. i3 [9 Y
2-5 案例1：图片的读取和展示' M4 ]% h3 T) T( ~
2-6 Opencv模块组织结构
9 e& y9 Y6 d% z- F8 P& X2-7 案例2：图片写入( x- k4 f% w# C
2-8 案例3：不同图片质量保存/ w# d0 d3 n3 x9 H: p. [' `
2-9 像素操作基础* _) j! ^7 b3 c- V i
2-10 案例4：像素读取写入; [: d. I p' ]
2-11 tensorflow常量变量定义
+ X! L$ a* c* e$ y4 N i; S3 j) h2-12 tensorflow运算原理
1 C3 @- _, I, y* R$ o2-13 常量变量四则运算
, D2 F5 w4 @2 q% P& m4 f2-14 矩阵基础1
7 M; O. j1 R6 p( |' j/ o2-15 矩阵基础2
. j# Y2 _! s6 n. o f3 F- @2-16 矩阵基础3
( l* d r! o8 s* D0 M2-17 numpy模块使用
: v% z P; b! E# O/ `/ s6 A2-18 matplotlib模块的使用
2 l: f% I7 f$ j& Z6 B7 z2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1% r. A5 }& Q3 X4 q
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2* {9 P* l0 @! k" T1 r
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
' {) p5 U' @: H1 y* w2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格44 z6 D. G M, J
% T7 ~/ p: X& W7 @9 L7 K& [
第3章 计算机视觉加强之几何变换* |, W5 \( p- \0 T3 @
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。) M& [1 `3 N3 I+ y8 D
3-1 本章介绍' n- g5 \+ M7 ]% @
3-2 图片缩放1
- o9 O) v2 L, ^; _* `4 V$ F3-3 图片缩放2
, P3 D! R/ t5 Z$ G) g/ J1 @* U0 ~7 v, c3-4 图片缩放3+ M" t$ x) N9 \8 |
3-5 图片剪切* Y& |* U: U5 z7 B8 R- E1 ~7 d/ Y
3-6 图片位移1
6 w# i# k3 C4 f! Y2 @7 J8 g: R3-7 图片移位2
) j1 q- i# R9 m3 {- K. O4 d4 \; t% f/ [3-8 图片移位3
% ]; b$ [ B# u% T5 l' ^3-9 图片镜像* A& L8 ~& [6 A; ~4 I
3-10 图片缩放2 y! A9 [6 X* c) ]+ h9 ?& E
3-11 图片仿射变换
' H { ?, W6 l1 k# o4 e3-12 图片旋转5 X y/ ]/ B* I1 M/ b! g
3-13 图片几何变换小结9 N7 w# e/ A) M7 Q0 |
. b1 ^" i3 N' E7 a9 T0 B; J第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
$ W6 M) P% x) g' K- i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 d9 @1 s$ ]: X9 B4-1 图像特效介绍
0 ^% E/ s9 M, w, e4-2 图像灰度处理14 M& W; ?9 t/ j3 \4 ^) n; Q' {
4-3 图像灰度处理2
! v3 p I- z) h. J" g$ S1 `; T+ K/ y4-4 算法优化6 ]/ n8 F6 k: z- C3 h
4-5 颜色反转) i: d( V9 x T0 }! W G/ f) r
4-6 马赛克
: g0 p/ q- c8 P x w6 A' v$ x4-7 毛玻璃4 l, I8 }# J( Q: w2 n
4-8 图片融合& B* ?, |# Z. A' ^, l- k+ C' u
4-9 边缘检测1
: B( ^6 F3 n, h8 B1 o5 y4-10 边缘检测26 k' T( k8 ]6 I. S9 @0 J
4-11 浮雕效果 @0 J& G* V) h: j$ F
4-12 颜色映射 I! v. e# X6 l- Q
4-13 油画特效
7 g1 w4 ~7 G5 G3 `" E" _4 f1 r4-14 图像特效小结
1 x# _; G! q7 m# ^( j# }4-15 线段绘制! B0 `6 C" J3 l* w2 t
4-16 矩形圆形任意多边形绘制6 S1 _! q0 S$ h& P# \
4-17 文字图片绘制! I g3 k% e# h1 D M- ]3 z, t
2 s" P* M( K, N% A: a4 J: _" n第5章 计算机视觉加强之图像美化+ n- t% x& I0 w) F* [! l
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。
6 R4 f |) N) Y% U! V4 B, O5-1 美化效果章节介绍
2 a0 F; W- F' H$ V5 W; R8 ]5-2 彩色图片直方图
3 C N7 o8 N9 z, e1 |5-3 直方图均衡化
8 n! w! N2 W: r5-4 图片修补* n5 c" E& }2 ^
5-5 灰度直方图源码
7 @' L% p+ S0 s; V; `4 v5-6 彩色直方图源码- X0 H1 K! K/ Q: {
5-7 灰度直方图均衡化
, C4 [! f0 }1 W) k5-8 彩色直方图均衡化
; i% J! E0 e B9 S' W: ?4 N8 c5-9 亮度增强6 y; V' t$ ^. u& B# `
5-10 磨皮美白, @. J1 W- ?3 }2 v' ] O
5-11 高斯均值滤波
- Y3 S6 m0 _6 }; U! \. R3 Q5-12 中值滤波, c% ]; D4 w/ `8 D( J) W
5-13 图像美化章节小结
/ j- W. e. j( \0 i8 N+ Z9 ]" r& G4 p0 H( g7 [
第6章 计算机视觉加强之机器学习
: [! h- E6 D, Z) {% W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。7 Y; t% P% R# u/ B
6-1 机器学习章节介绍
" k% L8 s' P( g5 x0 i: e) }6-2 视频分解图片- M- x) B' x; r0 A
6-3 图片合成视频7 E, I6 {7 { y# p2 p: z
6-4 Haar特征1
2 z+ o, L C0 M$ C9 e% d& _5 y6-5 Haar特征2
0 g' F# k4 `& `6-6 Haar特征3
! W9 |3 ?- h3 V2 Q: l$ e& C" V, E6-7 adaboost分类器1
: R5 i. M& e+ e7 b6-8 adaboost分类器24 j# }) C# _, ~& n6 d, |
6-9 Haar+adaboost人脸识别
, D$ u6 i# g0 _9 k' B9 G6-10 SVM支持向量机1) a0 i$ f4 e# Z$ D6 p
6-11 SVM支持向量机2
7 \! c1 U! s0 y6-12 SVM小结
/ i- s9 T3 x x6 L6-13 Hog特征1
9 H+ {6 @8 Q+ c M6-14 Hog特征20 |1 W0 H0 Z# ~/ d7 S
6-15 Hog特征3
1 G! S! }6 `6 w. D7 W1 Z6-16 Hog特征4
- P7 j/ ]) o& z( Y1 b$ ?' @/ g; s) k$ ?6-17 Hog小结
% o, u) h& Y4 p- \; d6 h, N/ g6-18 Hog_SVM小狮子识别1
( \" @' h: D6 s/ w: B8 M) n0 O6-19 Hog_SVM小狮子识别26 }2 z- @; m; \
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
: ?1 V4 W( ~2 {. {8 ~* L" U6-21 Hog_SVM小狮子识别4- f; U, J3 l$ K) o# f0 K
6-22 Hog_SVM小狮子识别5# ?1 o5 n _8 {7 g; J* b0 A% a
6-23 机器学习小结# M* B! s) F' J6 t% n3 v- P9 w/ s1 t
6 I8 a6 a( E: Y( O& H* {' W
第7章 手写数字识别2 {" C( q% }* u- b8 [1 H2 [0 Y0 D$ 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。
/ q% z; m$ ^' Y( ~1 U7-1 章节介绍! U* I; R. O3 \+ N- ^, A- {
7-2 样本介绍0 u& |" y! O6 \" i% |, t
7-3 knn数字识别1, ~) q. i, M5 V' i) F# z
7-4 knn数字识别2
4 J; I* T% P% ~# T3 R3 Z+ R7-5 knn数字识别3
3 u# @& _+ }1 a" H) a7 o4 E7-6 knn数字识别4& C! y; `6 G# v/ j! _5 [+ `, G& a- T. q
7-7 knn数字识别5
0 x* l Q1 i% u( ]; f5 t7 d3 S7-8 knn数字识别69 L. ?. T$ ]- U% R* y
7-9 knn数字识别7
7 j0 p- }7 Z5 ^8 ]+ y: L2 x7-10 knn数字识别8( }2 j- }+ x; H( C
7-11 knn数字识别9
, l* x$ F' {* G: @3 R0 v) s, }. c7-12 knn数字识别10
- R5 T8 r3 @+ e+ L7-13 cnn实现手写数字识别18 b+ k7 K5 X- q$ V% H4 K
7-14 cnn实现手写数字识别27 J! n% V5 ~# r6 h& b5 n& |
7-15 cnn实现手写数字识别3
7 G' p1 Z( ^1 J. c/ \$ L5 \7-16 cnn实现手写数字识别4
( y2 {9 x: ^; p( M9 C7-17 cnn实现手写数字识别5
) b; e0 k. f5 s) M! e* W( U7-18 cnn实现手写数字识别6. F) G, C, B! D5 }# @- H
7-19 数字识别小结5 Q3 V& m) m1 ^3 ]
. s9 T7 }, ?2 d* J9 Z* F4 D' W& p第8章 “刷脸”识别
/ e5 A4 F, `! G% X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。
% ?9 c& ?9 ?" x* E" U8-1 章节介绍
7 X$ G% E. c- v1 E8-2 最简单的图片爬虫: S3 s1 F/ E% L4 X e
8-3 ffmpeg初识9 \6 J$ S$ \9 k3 H: A, m8 B( i
8-4 OpenCV预处理' |" G s" m% B6 a2 C( B( ]7 y
8-5 神经网络训练识别1
2 `& d# f, f7 L3 r* f9 I( g8-6 神经网络训练识别27 ^7 U6 z# a. V
8-7 神经网络训练识别3
" |7 u% a: j" O' u8-8 神经网络训练识别4) Z8 F, Y1 `- Y
8-9 本章小结
4 d- `+ a/ p6 G$ Z8 S( b2 M7 n \. t4 F* V% s
第9章 课程总结) a+ T% O W# s; Y p2 n* u0 U
对课程进行整体的回顾与总结& {* G% w# s2 v; x# W
9-1 课程总结
9 q0 k& k7 J/ ], B; L" |- O
9 ^$ l& `- x, r# m0 i3 i3 w4 ?2 i" F* u〖下载地址〗
# o6 d0 q/ }' ?/ k+ Y% x
0 N5 P- D- w' w8 K& C' T/ `+ S8 ?! F& o
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
' b% x- Y$ r5 o3 I# ?' f( ~
% ], n( D8 ~, i〖下载地址失效反馈〗. r4 @ ]* c9 |4 W; d: H
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.com
' N4 u; o0 p% E& g# ^/ S& {8 h8 r) m) F/ m$ \( m8 m
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
) R4 o. r+ K; f/ i全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html: w5 e, i- ]+ a5 t
0 S, A' G+ ^# I; n- M9 F& L〖客服24小时咨询〗* }4 k) k. |2 `1 L
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
3 I# s( l$ A. t4 t& z1 \- v
# {0 C O- v) G. a h, R/ k
0 N0 x Q1 ^1 l8 ^; a& | |
|
[复制链接]
