. q2 n$ j: L2 K; _% F0 Y, N4 G- f# T8 H
〖课程介绍〗
3 L' o$ p+ `6 X0 T9 MAI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。% H; W; U3 }0 c) b- i- Y( f
, A, Y W0 b3 u4 w1 C
〖课程目录〗5 l1 U- d/ B" b, F' w
第1章 课程导学
# b) H6 S" c4 g' v: c! X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
# m) `" H4 ~3 W+ X2 h# V4 c, D0 l1-1 计算机视觉导学! z9 R; Q! ?9 o
+ f( P$ @1 j$ `" r2 i2 p第2章 计算机视觉入门% @5 f' Z- p" I" `8 m" `; h& o* a
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# I' ~3 l1 C8 F% F
2-1 本章介绍
6 T5 \2 Y( D' n0 n/ O5 n" z2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
3 G; ]% d3 J* N9 W7 o* d7 z2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
0 e1 N& |" w- ^+ t2-4 测试案例helloWorld
" o" e& `. A4 @3 |2-5 案例1：图片的读取和展示
5 k( G2 ]( s5 U4 X$ c2-6 Opencv模块组织结构
' J. z$ l' }; A2-7 案例2：图片写入7 h: ^, V3 u P
2-8 案例3：不同图片质量保存$ P* S% p1 V! A W: J
2-9 像素操作基础
+ j: y ?' G- _; y( _2-10 案例4：像素读取写入
@8 l+ z* S* {' O3 n2-11 tensorflow常量变量定义
9 }$ K( K# ?6 ^" \3 A2-12 tensorflow运算原理
]( V- s2 \9 {2-13 常量变量四则运算1 f# H+ W, W. U1 i9 ^8 U# H
2-14 矩阵基础1. N% ~& U0 \+ J2 W1 e( P" _
2-15 矩阵基础2
. Q7 i# z4 g9 j( w4 `2-16 矩阵基础3; T# H2 z$ @ {, l. f! p
2-17 numpy模块使用 Q3 R+ ]7 v' ]" S$ n" x5 @( z
2-18 matplotlib模块的使用
9 R) r" s4 R, a# O1 o- e L8 O2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
! T+ j, s/ }9 e; d( k2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
8 e$ D* z9 m" d! k" u2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
; t$ ^1 k4 K- F7 P$ d0 ]2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4" Q/ t+ Q, `4 @
) \' d/ _3 C! L. i! ~
第3章 计算机视觉加强之几何变换
$ |, X8 d4 d( {0 S2 I- f$ i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。
2 u. V! O+ f; ]. i3-1 本章介绍
' h& O% R! t ~) J3-2 图片缩放1, Z6 B2 {: }& _1 D2 ?4 H
3-3 图片缩放26 T g3 J/ @. ]/ Z/ x0 p$ X
3-4 图片缩放3 K! h1 n _5 ~5 V0 Y4 E
3-5 图片剪切
& |. t& d5 M& K }3-6 图片位移1( G, i+ T: ?1 z1 ~% l! [& H
3-7 图片移位2' I- s, V/ J( M/ H% x' d) I+ f
3-8 图片移位3* S" q! L$ }* t/ p
3-9 图片镜像
: _8 y3 S7 A y" E3-10 图片缩放
0 L; V4 N( j, H* B5 c$ g% }6 Z3-11 图片仿射变换6 N" r v$ D: e! y% n1 |6 k
3-12 图片旋转
3 c6 p; b8 D% Q& M3-13 图片几何变换小结, M! ^$ [9 h1 S0 `7 [2 l0 c; z) Y
o7 a, e, {, o; H4 G第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
" X6 `2 t# @- l% T5 E! D* K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
/ e/ d: K/ Y9 C- ?3 C4-1 图像特效介绍- v) ?& R) s" A! D) ` @! U
4-2 图像灰度处理16 K6 i* `9 M9 ~! r" d/ w
4-3 图像灰度处理27 E$ v9 N& w$ k+ t% _5 w
4-4 算法优化
7 k4 a8 m. z1 p" O; d0 w0 {$ N4-5 颜色反转8 d2 m3 S( [; B, D5 g
4-6 马赛克
8 S5 A1 [% b' l4 Q+ F' O4-7 毛玻璃0 Y. L! I- v- @' w* A
4-8 图片融合
; P: q9 N, \& k: v6 P4-9 边缘检测1
/ j* K, S1 F* ^' A2 D4-10 边缘检测2+ g/ g1 j* I1 R! e
4-11 浮雕效果( d2 F' a& P- {/ r* Q, w/ E7 L
4-12 颜色映射
! g4 r/ ~) x/ w4-13 油画特效
* j( W( v; q; Q: `) d6 i+ h4-14 图像特效小结# T5 Q. K n4 L) @+ s
4-15 线段绘制0 y3 T& W# V6 D/ T) e
4-16 矩形圆形任意多边形绘制7 Y) h3 s( B4 |* ~! H( _, K
4-17 文字图片绘制
& d% ^4 w6 V; i: z# S! f9 P* L1 [' c s4 M3 l( k3 E3 D( e
第5章 计算机视觉加强之图像美化
$ f. Y- e: v% T: ~1 F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。" Z+ U9 I: ~/ R& z* N1 @5 l4 h. Z
5-1 美化效果章节介绍- v4 F( G. C8 { @6 {3 S( p
5-2 彩色图片直方图3 d5 l/ b1 L* }$ E( F0 s# b
5-3 直方图均衡化
( _( {& u5 s9 e5-4 图片修补+ ?) F6 @6 T( _5 ~0 }2 i
5-5 灰度直方图源码
' F. ^# l4 T! f6 T1 X' h: e% u5-6 彩色直方图源码5 e. [9 X2 X& U8 ]1 J, j( B
5-7 灰度直方图均衡化
) }6 X; V6 a; }" v' d( l5-8 彩色直方图均衡化0 b. n0 C/ I+ }; k
5-9 亮度增强5 {1 n! U( a0 u
5-10 磨皮美白: o0 q. c K9 @# }! m- f9 C: _
5-11 高斯均值滤波" b4 y; b% H/ D0 }3 K; J- |5 R
5-12 中值滤波
d6 ]8 B7 N; }8 n1 I6 [5-13 图像美化章节小结. {6 H, E5 r, N( @1 n( p
- u t. Y3 b |% w第6章 计算机视觉加强之机器学习
2 z6 a5 j$ V% i% ^ p y1 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。
. T' r' `6 }' |3 t- v9 @6-1 机器学习章节介绍" I1 V. A% _% H% M5 E
6-2 视频分解图片
5 I2 @0 u% V+ w6-3 图片合成视频
8 d; b- ^" w# m9 f5 i9 x9 n& J( e( }% _6-4 Haar特征1% o, ?& K5 }: B# B
6-5 Haar特征2. v& v* }9 X+ c
6-6 Haar特征3; ~# o: W2 l u9 u3 g) f3 f; m
6-7 adaboost分类器1 Q1 C3 A1 }$ Z$ n, ?' B/ }
6-8 adaboost分类器2! M7 n+ `- D* D; n2 `% u
6-9 Haar+adaboost人脸识别
$ N1 c6 F3 D9 S) k6-10 SVM支持向量机1
/ S% Z" j3 R) E3 v6-11 SVM支持向量机2
( E: E7 @6 P+ b% ~& ~6-12 SVM小结
8 n$ H% }0 b$ F! g3 w- G( I0 }6-13 Hog特征1
2 w, B8 z* D/ k# [6-14 Hog特征2
( C X; V& I" g$ m6-15 Hog特征3; S8 \( @; g& E3 v% c* Y" s
6-16 Hog特征43 i/ b) f) m6 j7 n9 ?! Y
6-17 Hog小结0 l* R9 ^! ~$ E' N" H3 \3 b- c' t
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
/ D" k! P2 E7 }6-19 Hog_SVM小狮子识别2. J/ b! P# e! L6 f$ P: X" x
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
: m! ~% Z# Y% W7 ^# e3 C" \6-21 Hog_SVM小狮子识别4
/ } @& T( j5 `. } U' F4 N6 H# ^6-22 Hog_SVM小狮子识别5- f' u7 V3 T# A- K$ Y
6-23 机器学习小结# g/ J: m0 I' a+ P3 h# l5 Y# G8 T
9 i# H- K, p- F9 }5 J
第7章 手写数字识别
; J) `3 W( @1 G* n3 F6 A1 ~. w通过knn、cnn两种方式，并结合每种方法的矩阵维度变化，深层次的讲解手写数字识别案例，讲述不一样的案例。% V5 o7 V1 m* k& g Z3 S; S3 {
7-1 章节介绍
b8 O( D. k! c1 r0 b( ?% w& x: X7-2 样本介绍
/ F Y# ]) P+ ]/ b7-3 knn数字识别1
# i% d+ q* J3 U/ E# |7-4 knn数字识别2$ ]9 S& U# X% [% m- ?/ E- K+ J
7-5 knn数字识别3
$ J1 J2 H' _$ Q4 ]( Z7-6 knn数字识别4
7 k6 x. [7 j1 F* d, [6 J% w! x3 l/ W7-7 knn数字识别5
8 P6 p; q* b$ G" R7-8 knn数字识别63 U/ {3 G/ P# C
7-9 knn数字识别78 T* \) \$ \. \$ y, M* ^' s! e4 d
7-10 knn数字识别8' I9 r% j1 b+ y
7-11 knn数字识别90 ~& ~6 |$ S& W7 }5 Q
7-12 knn数字识别10
6 y) I; U" U; G) i& B0 r+ u7-13 cnn实现手写数字识别13 @' {! s% A! y! k
7-14 cnn实现手写数字识别2* K, e' r+ J w# a6 e: Y8 C
7-15 cnn实现手写数字识别3& k7 W* |( T0 v
7-16 cnn实现手写数字识别4$ {) ^3 ? t: [; Q& m% J$ o
7-17 cnn实现手写数字识别5& y7 _, t& p" u7 z+ U# Q
7-18 cnn实现手写数字识别6# I4 e x$ x, ?7 S" S
7-19 数字识别小结( E7 k1 ^* Z% f9 D
5 Q4 P; r5 H8 {4 M- n- B* b
第8章 “刷脸”识别 {$ R' k4 `$ z( b' Z7 z
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。% K3 t& J+ o* U) ]( U; i
8-1 章节介绍
0 q& T \$ T3 w# `1 w. L8-2 最简单的图片爬虫
7 ^* l. |7 I0 u- [6 M8-3 ffmpeg初识
' y& M& o! w" y: E+ J; o8-4 OpenCV预处理
( @0 P. N, X; k3 X+ I8-5 神经网络训练识别1' v( c" l8 A. ~4 @5 \' x+ l
8-6 神经网络训练识别2
: d* h. p+ Z3 [0 |5 ^2 s! q* t( \8-7 神经网络训练识别3
: j9 M6 B% G: B: k- H8-8 神经网络训练识别4
, w9 q9 C l* L4 J8-9 本章小结' j2 U* E! J4 D) t7 }
5 D# N- u2 E" J) h
第9章 课程总结
" e! m. a5 g' c# y. B- G对课程进行整体的回顾与总结
. G* p' Z8 W* ~4 R# }+ Z7 ^9-1 课程总结( q$ r/ N7 j1 t3 m4 w
5 s4 K$ t- K/ n" i: G% p〖下载地址〗
# F. z2 E$ ^: S S+ j5 ]
: k/ p' X5 f! k5 i+ i# n. P) b& n) [
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: u8 V2 F8 p" k! v
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2 E' h" W5 B% o7 H' M' W+ W" U M9 U. v* @& ], D# ^3 F- L1 {
1 {' b" n; g/ A, E8 b. } |
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