+ u( R* E) e! |% b+ v8 T2 u) f" K2 B9 E1 s
〖课程介绍〗
# `' }9 J4 \2 Y: y8 {AI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。
" M5 X. m* R0 Z6 m U3 V4 z+ C' ?8 \" Q% |! b! L( |
〖课程目录〗
@% a) }8 @- U第1章 课程导学
) } k; M8 D- P$ T( a& Q, W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$ r! X1 e0 S9 C0 v& o5 s
1-1 计算机视觉导学
; e; x5 S* |5 ^% V6 o1 V2 z. W( }
第2章 计算机视觉入门
- f1 B+ d f, B+ t! j- S$ L6 h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。...
3 W6 p5 M h9 j2 }: l6 s2-1 本章介绍/ L* Q3 {2 e% d- {" _9 O/ x. r
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建, H/ Y W8 G. R1 b2 v
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
- R+ l* f" N) V8 I7 \2-4 测试案例helloWorld5 C. t" ?" Q* u; f- Z0 m; Q
2-5 案例1：图片的读取和展示4 `4 k, f2 _/ J0 _" y3 `2 A7 q1 E
2-6 Opencv模块组织结构
, [. y. z" y5 g& } p2-7 案例2：图片写入
. w7 V6 x8 W7 t d7 U7 G& c# S2-8 案例3：不同图片质量保存* P1 V8 p+ ]& W; x
2-9 像素操作基础. v5 {) f% H& h4 E) p' L" M! O
2-10 案例4：像素读取写入$ w; J) ]* w: m- ?8 F8 g4 W) R
2-11 tensorflow常量变量定义
' g; L+ ?! L$ ?2 |% c1 W2-12 tensorflow运算原理
9 F# ~8 t' m9 v$ a+ ~+ A2-13 常量变量四则运算+ s% h! k+ O$ [0 M7 u; w* E
2-14 矩阵基础1: y; R% e0 m* w1 D, b
2-15 矩阵基础2
1 S! w4 a F& x3 Z/ R# \, Z2-16 矩阵基础3/ W0 _" A* h- ^0 t
2-17 numpy模块使用
$ g8 @ v2 A" B( [' o" O4 c2-18 matplotlib模块的使用! h. o. n: S3 a$ o# [8 m ]$ M, Y \
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1/ T, X- M! R8 J: T
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2( a7 Y$ a. p& I5 F0 `
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3, W9 G6 _6 ^& c9 u# z- k' Z
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格45 p# M+ O4 o" D2 y& g% q
. \5 y6 V3 i4 M5 e
第3章 计算机视觉加强之几何变换
; N% d' a* l) x! D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。/ v. H( l. l/ i0 z; B% k
3-1 本章介绍/ y* Q8 V# H$ c$ J
3-2 图片缩放1, O. A1 E5 j$ p9 w7 b% K3 M
3-3 图片缩放2' P) y4 b) [ d9 ]1 e: b$ n" T
3-4 图片缩放3 T+ l4 F1 P5 h3 U# v; _
3-5 图片剪切
4 c8 u ]4 q% C% R% M1 i3-6 图片位移1. I* J$ l5 Q) A! x7 {/ y9 r
3-7 图片移位26 a5 [. C; s; P' U
3-8 图片移位3
" P9 I' \) F/ H3-9 图片镜像
3 V" Z/ f/ G6 ]! u4 u" Z3 z3-10 图片缩放
, _* w# f; X" x6 S# Y+ e( l" M3-11 图片仿射变换5 N7 \- m3 i2 a+ I* l
3-12 图片旋转
+ p6 y- w3 O: A3 u6 j$ s- B8 k3-13 图片几何变换小结8 p' @) b1 Y3 U) j( B
' ]* V* t, s* F- d# U5 X- U. Z
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
, H* Y8 Y: B9 U6 {' ~: ~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+ r; j2 O! F3 Z" J% F9 G
4-1 图像特效介绍
7 c" e! f# x, H# d4-2 图像灰度处理1' K( u l9 w. @- s! |
4-3 图像灰度处理2' c! Z; N8 E% a
4-4 算法优化
7 u# b, ]4 j) D4 G3 n- J4-5 颜色反转
" m4 {0 N) q) e X$ |: F; @4-6 马赛克5 v% ?( E9 W" P- d0 b2 r: W
4-7 毛玻璃
9 k, S% m3 Z8 P4-8 图片融合, t+ J4 F- ?9 }1 |/ } v
4-9 边缘检测15 L H& \% r& H: X: F8 I5 d9 ]
4-10 边缘检测2
* Q! ?! E" \3 `1 G8 e4-11 浮雕效果 z: n+ G7 L& h( R+ F2 M* D
4-12 颜色映射% [3 ^/ q' F* c1 A5 y" A4 x( [
4-13 油画特效) T' v! c# }! ]* v5 f$ J3 u
4-14 图像特效小结) Z7 ]0 Y( P7 ]% O) \" O
4-15 线段绘制5 G7 |5 @2 M* n; G1 S1 Y$ K
4-16 矩形圆形任意多边形绘制! L& ~3 W1 O, N# q/ w( j% `
4-17 文字图片绘制
0 a+ E$ ]2 B, N! N/ R. \- i8 n# Z( }" F! |( j# c
第5章 计算机视觉加强之图像美化
$ S# Z% Q: n, p- ?; e7 @9 ~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。0 |) p8 N( e( o1 k6 d: W& L
5-1 美化效果章节介绍
: g; {; g* [6 C% [; `, |5-2 彩色图片直方图 p3 R$ N: z% x0 G
5-3 直方图均衡化; e% i; g$ |1 J
5-4 图片修补
# K; o Y! c% E2 a1 r8 v; Q5-5 灰度直方图源码
( ?1 ]3 @9 F: y) {5-6 彩色直方图源码, m0 ^7 r2 \( J, @6 F4 P' D* k1 J
5-7 灰度直方图均衡化% S6 u- P l; Q6 E
5-8 彩色直方图均衡化, X6 r; a/ H1 v) \
5-9 亮度增强
6 x% a2 Z9 x2 Y, p5-10 磨皮美白
+ A* f9 r8 D! i: W% f5-11 高斯均值滤波, {" y, \4 [$ s' _0 R6 d
5-12 中值滤波4 T3 y! _# J% g4 ?
5-13 图像美化章节小结
% c6 ^2 \2 e U X7 j! Q2 E% ^, C7 a) h: g4 o9 P* S
第6章 计算机视觉加强之机器学习+ }5 j1 @/ p# y/ H
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。8 V8 t" U1 \0 l! X! e& y3 u
6-1 机器学习章节介绍; q. `3 M9 q( R$ c
6-2 视频分解图片
% ^& @! q% w# V2 d" q) o8 t& O5 H6-3 图片合成视频3 d' S3 Y+ r; L
6-4 Haar特征17 V+ g" k i8 p# |3 k+ A
6-5 Haar特征2
4 x& r1 Z# E: T+ j% z8 T3 c6-6 Haar特征37 Q+ y) E1 ?+ R" E3 v4 y
6-7 adaboost分类器1
8 q8 z8 C, @% I6-8 adaboost分类器28 c* {7 U4 B9 s8 U7 m Q$ ^! Y- ~
6-9 Haar+adaboost人脸识别
1 q. {& |* S" i3 Q9 E+ `- d* C6-10 SVM支持向量机1
; E" ]' n$ F" d& D8 [6-11 SVM支持向量机2
7 C- K4 M- ?' u5 T! g& T6-12 SVM小结3 H- }. E/ q2 x& j& [. {* |
6-13 Hog特征1* v" b) R3 ?9 j( ^
6-14 Hog特征2
% G4 B% n( h h4 w* W) S. j1 x* P6-15 Hog特征3
2 j3 v7 R0 X6 X/ m6-16 Hog特征4
4 W0 g# S$ ]2 V$ g5 {3 V; p! o6-17 Hog小结
# v+ h6 Z* O# x/ L# @6-18 Hog_SVM小狮子识别1
9 x7 {; o) E$ `; Z0 q6-19 Hog_SVM小狮子识别2
+ J9 |7 U/ d; t6-20 Hog_SVM小狮子识别3 l( u& Z+ T* w; \0 x
6-21 Hog_SVM小狮子识别42 [+ j0 R: _2 P0 a
6-22 Hog_SVM小狮子识别56 D/ V# J1 C$ J2 m1 L6 J
6-23 机器学习小结
. l/ T2 h) k9 Y& n( a- }( `& @8 E# Z, h0 ~( M
第7章 手写数字识别" F8 z. @: H2 s0 {4 z- L$ V# i% z
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。
, b F0 `, S* r$ t( k M9 i$ q7-1 章节介绍. ]8 F8 }1 O& v6 W; O0 F9 J o
7-2 样本介绍% t# L4 p! t" p" v7 P+ w
7-3 knn数字识别1
. _. V6 ?. o& U- U! I0 z, j1 k) `7-4 knn数字识别2
; m/ m2 Q' `3 Y* E0 t: P" i$ Y$ k7-5 knn数字识别3* j+ `' i9 o: R0 V5 \. e' S0 C
7-6 knn数字识别4) R, P; g. b2 D4 W | L9 b2 F
7-7 knn数字识别5
8 O" F; E- W) c6 x$ S( |+ i7-8 knn数字识别6: H/ y; k1 z, p# l: ?( x( _
7-9 knn数字识别7
/ g0 y( l7 l" B+ N, }7-10 knn数字识别8. Q0 V$ k& W( j7 g y
7-11 knn数字识别9' M5 o2 u7 @" ]) }8 U
7-12 knn数字识别10
R5 I% e' ?+ c5 M) b0 v" M* P7-13 cnn实现手写数字识别1
# U- z. a& \( R. O7 Y; `7-14 cnn实现手写数字识别2% I _3 n3 D1 [) u+ {" g/ _8 n6 I# n
7-15 cnn实现手写数字识别3* s- g% k- z! p: q3 c1 t
7-16 cnn实现手写数字识别4
& @. h: k: G% E N7-17 cnn实现手写数字识别5
5 x6 U: m0 S6 v6 h1 F) f3 Q" @7-18 cnn实现手写数字识别6- F3 R1 Q: @; \6 C' w6 h
7-19 数字识别小结
) B; d$ c! [! l8 S( U7 ~7 T' M9 m0 K9 T: m; n1 G7 s
第8章 “刷脸”识别* N; D3 M! [6 f1 B
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。" X, `3 v- `8 I+ ^( O
8-1 章节介绍
( z. ?+ |9 f9 p! {, ]8-2 最简单的图片爬虫
8 _; U7 x7 ]1 z4 Y+ j, r6 P8-3 ffmpeg初识# ~) G! r, h. i9 {) Z
8-4 OpenCV预处理! ~$ w6 `1 i1 ~/ [" {: ?# K
8-5 神经网络训练识别1" A. c" {* Z$ F* X( |$ L
8-6 神经网络训练识别2
; ?( |0 x! Z' o8-7 神经网络训练识别34 E* [* S' v' B% M
8-8 神经网络训练识别4
% N0 s3 q& r: G6 P: r8-9 本章小结& A0 \, j$ @7 w% @& q% |
% S/ I) x3 ]. |8 g0 H ]; g- I
第9章 课程总结5 c4 t6 E% ]. J5 @" Y1 c
对课程进行整体的回顾与总结
4 `/ |4 P* I! Z- p, s/ v9-1 课程总结* B5 |" x0 w( R" n; Y% {
+ m% G6 }% q) H2 O) p〖下载地址〗9 Q- B( L7 c) w: E m
& U6 p7 T2 I" h1 J3 N$ K }& N4 d6 R6 z: Y& b, f0 p
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; X+ d! x: G1 J5 _1 E8 y. q/ u# z
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) R8 @$ ^% y5 h- ~; V+ o. Z; C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
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