3 A0 V. E# N+ I0 Q; n ^
- |; _/ ^) l: F〖课程介绍〗; d" G, Q, s* e' V: K% V
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。; g1 X4 @3 d2 l9 O* R
& _6 x1 ]4 i% b0 l! ]
〖课程目录〗
1 ?6 ~: Y$ g" o第1章 课程导学- a: W9 E) E* F4 z, K' A4 B
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- v3 I& a2 E+ I! W% T8 E) S
1-1 计算机视觉导学5 M: S3 G. n( V6 Y
! x- X9 `; Y& [5 x0 q* V4 M第2章 计算机视觉入门: x1 F7 D, l5 E4 P* L2 {
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。...
4 `- \6 F/ X# ]5 L5 B2-1 本章介绍1 Z# a/ N% m( c$ O- E |. m
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
7 ^! _" z* @/ z3 N e' n2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
( Q) A% V( G6 @% a2-4 测试案例helloWorld
# _- ^8 c% A; B' t2-5 案例1：图片的读取和展示
# ^5 o7 f* e, t( I- A2-6 Opencv模块组织结构
1 }6 B8 u2 k& u7 P2 n; n2-7 案例2：图片写入
; H' `" }$ n* k2 B, ?( L, I' d2-8 案例3：不同图片质量保存
* P X3 E' ^" Y' Q# ^3 d2-9 像素操作基础
1 W' a/ ^8 E% k2 t. O C2-10 案例4：像素读取写入- B; T3 D' P. E, r
2-11 tensorflow常量变量定义* B" ~# a ?$ h( k# Y8 e& c' V$ `
2-12 tensorflow运算原理+ P4 Z* L! J9 x4 s, G
2-13 常量变量四则运算) W2 P, r5 c7 \, Y9 m( m" h7 R) c$ E
2-14 矩阵基础1
7 U& Z7 v. r# x. q2-15 矩阵基础2
8 j: x, z& f4 G6 d4 ^ _" e1 B n- Q2-16 矩阵基础3
% K4 i# {7 o- k$ c7 Q2-17 numpy模块使用
4 y- i% K7 {) x9 x: p+ n/ i( o# V2 d; D2-18 matplotlib模块的使用* q% V: H5 l1 f
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1/ s+ r P# S: b4 v! i( p7 a
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
: u2 q" K( {6 E9 p$ K1 i2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
9 O; j2 n. e4 h6 T& X2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
b0 O+ {3 m, ~; A q
( K( D5 w- P6 o( J# N: [第3章 计算机视觉加强之几何变换
: n. u3 o: {- {! b5 @3 \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。
, x! w- |1 K( o; ^1 |7 u3-1 本章介绍
5 K: \: O6 F1 U1 B! K3-2 图片缩放1
) K/ K# t+ n* u2 R3-3 图片缩放2
+ M% s B$ |' B8 D' L& Q3-4 图片缩放3
8 U- G0 w3 h2 j9 a9 j2 }( \3-5 图片剪切8 a. Y" Y* |6 h) }: |1 W; e
3-6 图片位移1
/ D# x* ~! b* T4 j% f& N7 p8 |3-7 图片移位2
9 q- d, x( }+ J. t3-8 图片移位3: B+ S" l* C5 }8 Q6 X+ h
3-9 图片镜像
. t4 ^+ L3 C' M0 W- |3-10 图片缩放
# R0 z }( O5 b: k- V" @; R3-11 图片仿射变换2 Q& q9 X- _1 q# e* T
3-12 图片旋转
/ x, c* E8 U- B! p8 y3-13 图片几何变换小结
$ W/ s1 Y c! R. P, Q
$ |$ M! e* |& D, p第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制# v% S! |* i& }; a. l5 B* S
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* Y1 G5 _) q+ [* }# o8 |
4-1 图像特效介绍) q) J7 a9 O5 @9 z; g& [ m
4-2 图像灰度处理1
3 S0 S! Z/ n% A2 i4-3 图像灰度处理2( }4 _) W. m! v# r; h- M# e7 A
4-4 算法优化
) n) K R/ _6 r5 [& [$ M4 n; T7 W# Q4-5 颜色反转
4 Y! z, [/ ?# G' A4-6 马赛克
: F* ?$ A i; ^" \5 Q' Z# |, l4-7 毛玻璃/ D) U9 X4 _0 k0 N/ N
4-8 图片融合& j1 h( T1 q8 T( y+ S& U
4-9 边缘检测11 L8 z( i- N) k6 `$ ?
4-10 边缘检测2- H. P0 c) m, L4 ~
4-11 浮雕效果) _& x+ L7 [; v: i/ z
4-12 颜色映射
# f d0 N+ w& I* _1 I7 U4-13 油画特效
" T1 [% e' F. ^6 t9 g+ Q4-14 图像特效小结' x7 z5 a. o& T1 o/ j* p. Y; j
4-15 线段绘制! J) s4 E! r" z* D' a9 _9 N
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
( ~' R7 T5 A, v& L1 W) l/ B4-17 文字图片绘制) d) p. r: w# ~! D3 y- Z3 T8 {
Z- }4 l3 G6 y+ |; g* y. |9 P第5章 计算机视觉加强之图像美化
8 s; B& C9 U4 m: Y3 G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。( L: l; }! y6 j# y! l5 H
5-1 美化效果章节介绍; A0 t; K5 B) t* z
5-2 彩色图片直方图8 K3 j$ z, y, K* L
5-3 直方图均衡化; b$ c! q: T C A2 \
5-4 图片修补' s( Z7 V7 A9 ]7 d
5-5 灰度直方图源码7 Z; H5 w# S6 l D( D* j
5-6 彩色直方图源码# j8 f( I2 _& }* ~ H! j0 w. W
5-7 灰度直方图均衡化5 l# A+ B8 H! Z6 I/ A, G
5-8 彩色直方图均衡化) }/ ^ x* M9 y8 n: r
5-9 亮度增强
$ ?- {: q; r0 W- s+ f. K5-10 磨皮美白
# l. K7 @& W6 D& h# l5-11 高斯均值滤波# }/ s2 {5 r3 W& m; o1 r6 q8 X
5-12 中值滤波* U+ F n% m3 n* C
5-13 图像美化章节小结; T1 w/ S3 o8 i- P0 L
7 v6 W P O/ b+ ^- F
第6章 计算机视觉加强之机器学习 w# w- X e' q0 X
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。
. ^0 I6 D1 R6 I- X$ x% n) X# N6-1 机器学习章节介绍
: u R1 A7 b7 G. P% M; N7 d9 x6-2 视频分解图片9 T3 i3 w9 S9 k+ x" m0 U) j* u
6-3 图片合成视频
% N( G0 R) Y" ~' T" k" u- [! B6-4 Haar特征15 Q1 K$ i `. R" i$ W( T
6-5 Haar特征2: }7 z O+ x/ w
6-6 Haar特征3
p2 [) @- f- p* m# C. C6-7 adaboost分类器1
% m+ Q7 t4 w$ p$ u+ W( T6-8 adaboost分类器2
& d5 W; I3 h5 b3 z0 Z& Z# y3 }6-9 Haar+adaboost人脸识别/ G. j; ]3 T. a
6-10 SVM支持向量机1/ e$ P2 N" `9 O. X
6-11 SVM支持向量机29 g2 g4 @" G# f2 k1 ]
6-12 SVM小结
: o A" L3 E) k( b Y4 Z M8 W- S6-13 Hog特征18 m; n, N4 J$ W A) C5 O/ v, N2 @
6-14 Hog特征25 x. D6 w, ?1 L/ W
6-15 Hog特征3( m- t" ^7 t. ?
6-16 Hog特征47 w r" w) Y+ z# K. E8 h' t+ R
6-17 Hog小结
! }) z T% s7 Z: N' U5 C: C6 a6-18 Hog_SVM小狮子识别1
3 ?+ D+ ]) c# v% @6-19 Hog_SVM小狮子识别2. Z/ P; y% h3 E3 r3 |6 s
6-20 Hog_SVM小狮子识别3* B1 ~/ Z, U& y3 o v z
6-21 Hog_SVM小狮子识别4# r- G' h7 ~% I3 c( _' y6 `- L& {
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
4 M8 o% I8 |& L) @6-23 机器学习小结
( J4 t# F' U9 q. M; z& d8 K. L3 G5 g- Q1 V+ z% f5 _0 D4 H- U
第7章 手写数字识别
3 @" Q7 i5 w( V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 y1 ^+ H+ S T: h
7-1 章节介绍$ {- s$ p% F; S# R! V5 S, _
7-2 样本介绍& a1 z/ l3 G9 `% ~# c% R( n
7-3 knn数字识别1% u$ b& f% @+ r( d2 R
7-4 knn数字识别2
( n. x+ v, b% M' O+ m& E7-5 knn数字识别32 a4 n! [4 L, [0 j4 x$ a
7-6 knn数字识别4! e7 j( \& q& q: ]8 }
7-7 knn数字识别5
& b* [" P' p$ G, S. w0 f7-8 knn数字识别6; n: o! b0 m$ A3 E4 P
7-9 knn数字识别7+ n6 N6 K9 |, `& F% h6 p
7-10 knn数字识别8
% p! ~" X& S( P" ~% A1 J5 x7-11 knn数字识别9
; O; k, m6 ~1 I% [; T7-12 knn数字识别100 o9 n, [! g3 r! z
7-13 cnn实现手写数字识别1
! g% _/ ]$ Q% q; |7-14 cnn实现手写数字识别2( a7 Z0 w+ }9 V2 @
7-15 cnn实现手写数字识别3
( g1 Z J4 C, _+ g, k7-16 cnn实现手写数字识别4
! [( z+ D# A8 j: u* W7-17 cnn实现手写数字识别5
, x: N$ c4 J* `0 m5 M) n2 R7-18 cnn实现手写数字识别6
6 p4 K5 a% h$ R; J6 V8 b7-19 数字识别小结9 \/ O9 b) x2 e# c! l2 I5 N
: U- _7 ^3 j7 U0 _* s/ u第8章 “刷脸”识别
% g0 f! T7 q9 s; q% I6 m2 P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。
# U2 C% o) l. w. k8 v$ G6 T. A8-1 章节介绍% d7 ?% Z. a5 ]/ ^8 r( _
8-2 最简单的图片爬虫
5 y2 r+ k. R# W5 ]- A8-3 ffmpeg初识
" v9 c; h* n5 P, Z8 I6 Y8-4 OpenCV预处理
# c; i+ P' Y" U! a5 X( Z8-5 神经网络训练识别1
; A$ ?% K0 I# y' [8-6 神经网络训练识别2
& `8 {; ~' E* {8-7 神经网络训练识别3
$ I% ^2 e' K8 ]8-8 神经网络训练识别4
`( c8 T; y# b& @& y8 V& |3 x- n8-9 本章小结- e6 f. y* T7 [" q" O! Y
: X9 I* |3 T! z, b+ u
第9章 课程总结! R7 {! l4 u5 x+ s
对课程进行整体的回顾与总结: |- m- \7 _. m5 _
9-1 课程总结
Z5 w2 ^2 D6 b' V; K6 g }! E1 u9 Y3 x8 F p( A
〖下载地址〗
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: e: _* z9 M- a1 M+ I
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------% t5 ]8 C n1 J" p$ Y. A; s
, w5 l) N& J% q0 w1 N〖下载地址失效反馈〗
$ f" @8 H/ F" `9 f3 S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
9 U. S/ r3 _6 q3 `' V ?; m, h( S5 ]+ g0 N
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5 A9 D/ _( ^$ E* e有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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