1 }4 O0 T# ~0 p* I% e+ O' T5 ~9 d/ b+ W' b$ J
〖课程介绍〗
+ ?& ? H1 f6 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。
( g+ ?9 M, A' h1 c% s" ^
) \. f3 j* e" U, ^. p, ], ~ m# K〖课程目录〗
* k3 g( t3 |2 D; u/ Z$ u- t第1章 课程导学
" R- j) }) y: w! Z+ g& n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 `8 m/ t( Q: r3 L0 `2 @ q
1-1 计算机视觉导学' H# X3 q% z# Q O. O
! N& f9 Z% y* d" m第2章 计算机视觉入门
" f0 u2 ?* @9 s5 V& U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。...
9 C- n! `$ Q0 i+ t; k( g9 R- W2-1 本章介绍) w5 e, r* H, g/ y: v# l! P* e9 s
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建, Y2 ^4 I! j3 _6 C) {) @0 V
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建! _! R4 C7 q1 f; l6 z3 r$ ?+ G' W# K
2-4 测试案例helloWorld' m2 Y; y$ ~8 q2 `4 u
2-5 案例1：图片的读取和展示
# N9 W4 B3 H1 p' [2-6 Opencv模块组织结构
+ y) D2 a3 x' s6 N3 o) `, C2-7 案例2：图片写入
2 w$ [7 b7 n, y" y2 Z2-8 案例3：不同图片质量保存
( H" W" B: T7 V' q2-9 像素操作基础
/ H1 R2 W6 R; B8 Y( [5 g4 |2-10 案例4：像素读取写入+ X: ~: E) z3 [' M* [' d0 F. a
2-11 tensorflow常量变量定义! u* @% U2 m! ?' P" K* m4 a
2-12 tensorflow运算原理
$ V. x' Z) Q) k' f9 Q; i- E& Y2-13 常量变量四则运算8 S; v& p1 k5 m# z
2-14 矩阵基础1( k9 d& Q3 Z" N: I( ]" X8 P) J
2-15 矩阵基础2
& k$ W' L+ l7 s, x! Z( H2-16 矩阵基础3: [7 h1 C+ J. o5 p% g
2-17 numpy模块使用
5 R9 W" v% I5 A- }: p2-18 matplotlib模块的使用
) T" E3 Z) b; q2 ]$ x2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
, X! h) b" c& E2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
- g5 W) e3 }9 H3 K2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
( o3 d u( B7 A# [( i2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格47 x' Q4 A" R, c$ o' j
* f* d- w2 ~: t, s% H/ `
第3章 计算机视觉加强之几何变换$ ~$ ~& M7 P( M. X! m. o, d! a
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。0 N( t/ a; w* t+ }, X
3-1 本章介绍% U7 l7 Z+ v' \. q! {7 h6 y
3-2 图片缩放1
# ^( l* p; y, ^3-3 图片缩放2
5 V7 t$ `% @* b; U+ n2 k) F3-4 图片缩放32 z' {# Q+ I0 v: H. w) {. s
3-5 图片剪切
: Y: q# @& x2 K. B* [: L2 B% F3-6 图片位移1
, Q0 C. y4 R2 C' {1 d% U3-7 图片移位2
# }$ F! n; R. w% @3-8 图片移位3& R/ I1 e3 w, v8 I
3-9 图片镜像2 Y1 _* O1 }, i! D
3-10 图片缩放. o) ^# I# |5 B; C6 G
3-11 图片仿射变换
- _6 Q2 E' T+ @- l8 z3-12 图片旋转8 U( }: H }, R6 _1 R" k9 j8 _
3-13 图片几何变换小结
/ x! f( A! I. W: ^) ~, Q5 g& \) w) L" P" Q% m: q" e
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制3 B& I$ W9 o0 n) V1 r
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 z9 ?1 o& j& ~& }
4-1 图像特效介绍. e, i6 y8 T( x2 d$ z+ x
4-2 图像灰度处理1# D; ], M9 @6 E r# \- o* x
4-3 图像灰度处理2
% U/ T! W* U. e2 U6 q8 y4-4 算法优化
( ]* |' F# }% d; {8 L/ i4-5 颜色反转- H! e! r0 M/ U+ c' T U% P6 F$ m
4-6 马赛克
% m5 E3 `; @) @ Y! ?" c+ N! q. H4-7 毛玻璃# }/ _5 z% B7 w! K v
4-8 图片融合
) R3 g& n: ?: H7 p4-9 边缘检测1
3 W+ b$ }4 ^" s, ^" a' U4-10 边缘检测2
3 C2 ]; L# |1 [/ W+ S4-11 浮雕效果! U% U, x4 a5 b1 S
4-12 颜色映射6 j3 a* o6 E8 y( O( E$ P
4-13 油画特效
2 d' E T# B& X" x6 N S) D8 f4-14 图像特效小结% j% x4 N+ w$ G. W
4-15 线段绘制
1 s: |8 @2 h6 Y4 o! P) e- c2 r4-16 矩形圆形任意多边形绘制8 H* ^- X! \. b. i6 \4 m' q
4-17 文字图片绘制
X$ {9 V2 t1 o+ M
! O6 W3 z* b5 p2 N4 T) T! M% e第5章 计算机视觉加强之图像美化
/ P! I( w! q; t. m) E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。
( } M; {5 h1 u( b5-1 美化效果章节介绍
9 H+ w9 _; S! Q) r4 X, e5-2 彩色图片直方图
r: q# d% p) _/ E) l, ]5-3 直方图均衡化
4 K C9 v3 z9 Q* `5-4 图片修补3 o6 a3 L' s, m4 K. d
5-5 灰度直方图源码% L1 b% e) D& b/ n- }
5-6 彩色直方图源码! X o4 d* c4 k9 Z7 F- p$ l
5-7 灰度直方图均衡化9 w- i- W5 a% P
5-8 彩色直方图均衡化) P9 \$ z1 y$ U! x3 X
5-9 亮度增强
" [" |7 i( i z; \9 u% J; E5-10 磨皮美白
6 Z% _+ L% `' h0 v) P" n5-11 高斯均值滤波
, K' V& ]2 Q# U* f0 c( U ?& L5-12 中值滤波% n5 o2 O M# I2 ?
5-13 图像美化章节小结
" G4 V6 j& C6 t* L+ |: s+ @( q& N7 V. c. H. u8 q/ W
第6章 计算机视觉加强之机器学习
7 `, K4 F r6 f6 `9 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。
7 ]0 V( T' c: h. k9 U' q, ]# M/ I6-1 机器学习章节介绍+ Q% j# h7 A8 g9 {/ a2 Z9 `! V
6-2 视频分解图片4 }0 d, M. [5 R4 N
6-3 图片合成视频
6 q7 \1 }, l* Q1 j4 U% S @6-4 Haar特征1: K) b2 q) K# i, F
6-5 Haar特征2! s( I( p# |. S7 u } l
6-6 Haar特征32 f7 k4 I' y. z2 n9 r& {
6-7 adaboost分类器1* @' s' U7 w/ U7 H6 @0 J' G
6-8 adaboost分类器2
" e6 V2 E4 ?7 r2 d& k# D6-9 Haar+adaboost人脸识别. O8 i& A2 d& X. y! B; a
6-10 SVM支持向量机1
5 I$ z8 Y. b& t0 Z4 S6-11 SVM支持向量机2
' _/ J& ]) u7 W- N8 N: _8 O# `6-12 SVM小结: G5 K' S( ~& w: r# P; n2 t4 }
6-13 Hog特征13 }& b/ K1 |, y$ K
6-14 Hog特征2 G+ d3 K) u/ }; C: e% ~- E
6-15 Hog特征3
4 d7 }( z3 s" k1 Q' A Q' b6-16 Hog特征4( U* E4 a& ?0 t) p/ |
6-17 Hog小结/ m3 S2 @# O* T" |1 i' M! R0 N
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
% b% Q1 T% |% D; Q6-19 Hog_SVM小狮子识别2
7 W. O3 G/ f6 \( C9 r- |6-20 Hog_SVM小狮子识别39 q( u7 ^/ C/ W- i. d2 ^9 m
6-21 Hog_SVM小狮子识别4, `5 V3 u) ?' G7 F; o! E
6-22 Hog_SVM小狮子识别55 W' N, J' K3 a; z! m, M
6-23 机器学习小结+ {+ i6 q5 M/ a) V$ b
( ~9 q, h, \2 `
第7章 手写数字识别
: ?0 c% u) `7 i: B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。
8 B. O' `2 B. c1 P7-1 章节介绍
# U9 z5 j! c C7-2 样本介绍
4 J# X/ ^0 Z+ R8 R J% e& [7-3 knn数字识别1
; m1 U- P2 Z( z- a7-4 knn数字识别2
$ \# M! E; A$ l- E7 z% S7-5 knn数字识别3) M8 p; h+ O( p: s l
7-6 knn数字识别4: T% w& |$ X n- s: J+ H/ R
7-7 knn数字识别54 l8 a G7 Q! Y) o1 W9 n
7-8 knn数字识别6
+ c4 V5 E O0 Q) R- l- A7-9 knn数字识别7
. r1 ^: f1 @6 N6 g! ?5 n- G" Y7-10 knn数字识别8+ _ l3 T8 v Q) ^! \ [/ B
7-11 knn数字识别9
- H0 ~4 t/ {7 K3 v# \' b6 M- B7-12 knn数字识别103 c9 k* E! t* |5 o) @" Z
7-13 cnn实现手写数字识别1
6 }6 S) H2 ~. P) _) E$ S4 y% ?7-14 cnn实现手写数字识别2
: v5 e2 c$ V( p& l7-15 cnn实现手写数字识别3# `$ @2 G; Q3 H6 G! a
7-16 cnn实现手写数字识别4* V9 }% F$ f. u# X' ?
7-17 cnn实现手写数字识别5
* [; O0 @# `, _& _1 x; X; I% \3 C7-18 cnn实现手写数字识别6
1 U: }5 t/ {5 s/ G/ P* Y7-19 数字识别小结
+ {8 v* G! ?: u% x2 r
6 J0 h4 x" V, Q2 k+ \9 u第8章 “刷脸”识别1 ^" l/ V" K. I- ]
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 A) j5 D+ _. W
8-1 章节介绍
$ R4 s" v3 C. r8-2 最简单的图片爬虫" @# B1 G% m9 `: u, O
8-3 ffmpeg初识
7 L2 B( G" H; ]5 k) g6 C. R8-4 OpenCV预处理
# o) z/ j; j m2 K2 H8-5 神经网络训练识别1
' V O# c5 z2 m) J: l; w8-6 神经网络训练识别21 @4 n/ p" Q- c5 i" {( `+ }8 j0 h
8-7 神经网络训练识别3
( s3 h& D3 P1 @! d# \( w8-8 神经网络训练识别4
7 |2 }9 D2 ~1 i8-9 本章小结
Y) D) z' H9 m( g3 B+ B; f% N! @0 [0 l
第9章 课程总结) G' F8 g+ G9 }9 ]5 a" A" a4 l
对课程进行整体的回顾与总结
" o! g, C6 c# c+ s9-1 课程总结
- ~ V& Q# H5 t, o' p" h3 `# C) w L6 ~4 V. v
〖下载地址〗7 F3 @" O0 S: b6 k
' a* y9 E9 B, f" R& G
5 a1 G' w: p& S9 Z9 K----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
3 V8 t) G7 d4 u7 q' r, W1 Z/ D( p. a s C6 d, r
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# E( T2 u! ~9 D9 L! K# F9 h7 d
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