- @9 Y( W2 |# R7 X7 L) C4 g
" N& Q( F$ W# t! Z X
〖课程介绍〗& Q( x* u( C6 Y; }* c" s0 `
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。0 R: g3 h6 }* s
2 T" T5 F* R0 s! d9 S〖课程目录〗! j0 Y, o) }' z/ D* S9 f
第1章 课程导学8 y6 E5 G+ m' D) \
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
1 N. |( W/ M7 ~, R, u5 u1-1 计算机视觉导学
7 W( G% x p, B/ B
) G9 n2 B8 Q: {0 w第2章 计算机视觉入门. J2 r- U. k9 B7 [9 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。...
8 k1 \# F$ q5 x/ i2-1 本章介绍- X& r6 F4 P; f: i) N2 R3 A1 c+ C
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建2 Q% c9 ~, l" G: }
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
2 U) S, ~# p, l: W Y2 V0 r: `: y2-4 测试案例helloWorld
' ]9 S8 M3 `" L6 y8 v2-5 案例1：图片的读取和展示
- q8 O7 y/ M: r2 Z# o! | h, ?! ~2-6 Opencv模块组织结构- L! ]' W$ |( E5 `7 J7 L
2-7 案例2：图片写入. g% {. n8 o! F1 {7 L k
2-8 案例3：不同图片质量保存
1 R# t& p. b% v2-9 像素操作基础
; d/ X) [% R3 [" G. n7 j9 a. v2-10 案例4：像素读取写入
1 x3 N( b+ R- C# ]3 D) ~5 W6 C2-11 tensorflow常量变量定义6 @' Y+ U8 z# z J
2-12 tensorflow运算原理% w: [$ j7 H# _$ S: L; `
2-13 常量变量四则运算
& d% j) y4 K) C6 ^* Q$ v2-14 矩阵基础15 p# ]' w- l5 [3 q& L) r; E
2-15 矩阵基础2! Q6 k5 |" j) p2 F; G
2-16 矩阵基础3$ f4 y3 h4 ~( k( |( y0 t
2-17 numpy模块使用
( b1 A3 a7 w! d- c2-18 matplotlib模块的使用
8 ~" s% h! V/ F& O8 ]2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1* I) t$ H2 A0 d- O3 n( t6 e2 z
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
0 O a% C0 {! H, g2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
' ]" z5 w* v+ h3 |) O3 A* _2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
# k* b" c4 \9 X k/ m, ~6 `/ B7 R2 c# V, Z' w% ?1 U; F. u
第3章 计算机视觉加强之几何变换
; |& C# U+ U, S, y; |" 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/ V7 {0 r3 P% G4 y) c3-1 本章介绍
/ d/ k$ R3 V5 N( q3-2 图片缩放1' f5 @ L- u' F" r( e
3-3 图片缩放2/ U; h+ g+ I g3 {8 J" H. V# C
3-4 图片缩放3/ t' O I% x) d* `" R% w5 M. {
3-5 图片剪切' H5 a( I% g! k& K
3-6 图片位移1
7 X4 U6 S/ g& g3-7 图片移位2
1 I, Q: @5 ?! `2 n) t. r3-8 图片移位3$ P2 P: u: O$ v/ ?
3-9 图片镜像
) Z0 D+ G- s0 n- O5 t2 N3-10 图片缩放8 n! G# t( [; D& Y3 c0 A
3-11 图片仿射变换 p( d3 ]/ r0 l" f
3-12 图片旋转
, \% K3 N7 q" J& j9 w# F/ W3-13 图片几何变换小结
/ Z* v2 L( U% ~) v Q3 Z s6 n* b5 J. ?
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
K0 c: Y! |6 T# J7 Q, E- 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5 q; {2 Q& ~3 C, F/ h0 A) @
4-1 图像特效介绍# k1 Q( W) s9 l9 b7 Q5 [
4-2 图像灰度处理1
" r, Q7 M5 S l4-3 图像灰度处理2
8 ` A- H* T/ V3 M4-4 算法优化6 d {+ q3 L" A# a7 d! r
4-5 颜色反转
5 _. o1 E/ p p/ p }5 \! z4-6 马赛克
9 S7 Z7 S" r- D2 D( G4-7 毛玻璃
' g \$ B1 p$ |5 t/ X: O4-8 图片融合( {3 \9 J0 U! t
4-9 边缘检测1) ]: K# p, D' `7 C4 ]6 H; z
4-10 边缘检测2
9 P' g& S% B* A: s9 B+ l4-11 浮雕效果
$ G5 [$ D/ b; o- D2 N2 o# z) y4-12 颜色映射
1 c* J' q7 J4 e2 K1 | Q7 |4-13 油画特效- D7 X; w% F! ]- @# I
4-14 图像特效小结
; l K' `8 f' g/ B5 X- T. `$ b7 ~4-15 线段绘制, l% l* |2 L K& L% P% P
4-16 矩形圆形任意多边形绘制& X1 O5 D3 y% r& s6 L1 }
4-17 文字图片绘制: E: F) m/ {$ D3 n6 Q6 _
& _& p9 O! q% Q. e' L4 }第5章 计算机视觉加强之图像美化7 ?3 w# Y1 M" \/ x. @- P
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。% c3 b& `/ @8 [( p
5-1 美化效果章节介绍! N+ d" n- m" }6 Q: i' f& ^
5-2 彩色图片直方图! @0 g" D4 d$ p. e9 G+ Y2 u& E6 u3 ?
5-3 直方图均衡化
- E1 ~ `$ T8 h% r. f5-4 图片修补
: B) X& s6 n4 O' \6 t6 L1 H4 v5-5 灰度直方图源码6 \* a, D: J/ D- L
5-6 彩色直方图源码
& M; k6 g0 t: N; j5-7 灰度直方图均衡化. F, r8 u3 D; ~# Z
5-8 彩色直方图均衡化. s& |) t# |0 A2 }. O
5-9 亮度增强
8 @4 ^ @- [ j, `# k" W5-10 磨皮美白
3 W/ ]+ g4 c8 y/ b5-11 高斯均值滤波
/ x' Z" Z0 A0 ~" [' u, A1 H5-12 中值滤波
0 ^) k0 U/ T5 J1 O# t5-13 图像美化章节小结. S* w* w( `2 b* t. m
* w) C) g0 x$ |! R
第6章 计算机视觉加强之机器学习# a5 n2 S/ }: ]' I5 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。* N T: C2 f9 Q7 B" ~8 r6 q
6-1 机器学习章节介绍' A; Z) t4 H: i6 t; h1 q
6-2 视频分解图片
. N& @& O0 O W6-3 图片合成视频) G2 w, z& N, O' m+ ^
6-4 Haar特征1
4 k! \) D: o+ W/ i6-5 Haar特征2% i3 s C1 z1 h! T1 K7 g* |
6-6 Haar特征33 E% g6 R' d- p: ~
6-7 adaboost分类器1
0 q+ _! M- Z! x7 x+ ]$ q, _5 X l6-8 adaboost分类器23 ]- N8 P1 A: w( `3 W5 E, ^- ~; X
6-9 Haar+adaboost人脸识别4 W! }0 V0 d/ u5 ^# \
6-10 SVM支持向量机11 h/ L5 x4 {1 `0 a* [
6-11 SVM支持向量机22 e. O8 [+ r* L6 a8 k9 Q* ^) K3 [4 P
6-12 SVM小结8 `+ h, N+ X3 E# R2 L
6-13 Hog特征1 @& P$ w% N: L2 R X& J' a
6-14 Hog特征20 h- b) Y6 y; J$ b
6-15 Hog特征3
6 n! ]( x1 Q$ z2 c8 ~) l7 m6-16 Hog特征4
: n* S9 R4 u( ?( t% N( x: f6-17 Hog小结
7 @/ \: S$ X6 \7 Q5 p6-18 Hog_SVM小狮子识别1& X5 p0 p5 l$ o+ n. i, a
6-19 Hog_SVM小狮子识别20 @. F- W$ x8 S3 s4 T+ s
6-20 Hog_SVM小狮子识别3) j5 {8 V$ X2 |
6-21 Hog_SVM小狮子识别4/ D5 A9 |% I; z% n0 e1 q% j
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
- e4 j* X( l/ Q; F9 C7 t6 W; J6-23 机器学习小结
" i: a; Z8 t" o1 F: `. ?1 g# [6 b" O
第7章 手写数字识别
/ o# \8 e2 J! c' G- 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。3 e+ [- F" w( y& l9 y
7-1 章节介绍
/ i3 q- s7 c0 P" O, ^/ E: Z7 N7 J7-2 样本介绍8 Z3 i' J* U! m2 o l/ D7 D) W5 _
7-3 knn数字识别1
4 c- a; _! ^( h- h. N7-4 knn数字识别2& `$ R. I! Q/ C; h
7-5 knn数字识别3- r& A) g! y+ w
7-6 knn数字识别41 P" q" z( a6 ~. o/ C; F2 g
7-7 knn数字识别5; ?. D+ {8 z4 T7 ?1 P
7-8 knn数字识别6
9 Y& w$ G: k" Q4 r7-9 knn数字识别7
. c% h# M4 s9 Q6 h2 k# k, t9 ~7-10 knn数字识别8$ C: F) z, H2 B& R# l
7-11 knn数字识别93 ~; A7 K+ ?2 T
7-12 knn数字识别109 f; o" o, v$ {2 k" G
7-13 cnn实现手写数字识别11 c/ z7 u% X9 u" G# I7 C6 a* q
7-14 cnn实现手写数字识别2+ Z# Y6 I" c u' V5 b
7-15 cnn实现手写数字识别3( |1 V. _( W: B6 ~- L
7-16 cnn实现手写数字识别46 E9 `& Q% e% }$ E4 j7 A, ?$ t
7-17 cnn实现手写数字识别5
3 j9 I, ~4 t# |. ~: p! N# u7-18 cnn实现手写数字识别6* p2 P5 j" L+ |4 Z. }, v
7-19 数字识别小结
! O' K4 @* F; H2 T* }# ^5 K. u4 u
5 Q! J& b$ [, d! t' [第8章 “刷脸”识别1 g; i9 `5 ^+ [) t9 b; N$ Y ~8 E
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。6 f, g" E4 U( _9 A' } T
8-1 章节介绍+ S3 @6 X, g6 V6 E1 T2 p j% q
8-2 最简单的图片爬虫+ |1 D0 s* U9 G$ m! D& \) s. J
8-3 ffmpeg初识
8 L1 H; S4 V, x5 o5 S# g7 L) O8-4 OpenCV预处理
& S$ x5 d/ z/ ^. ]8-5 神经网络训练识别1
. W% Z6 j6 c2 C7 H; ^: n/ Q* K9 T4 R7 t8-6 神经网络训练识别2! n( _( C2 A9 m6 C: B
8-7 神经网络训练识别3
$ r6 d7 k3 f; o5 U8 U. N8-8 神经网络训练识别4& U9 B% Z1 W# R$ X; m& _- k3 Q
8-9 本章小结
6 ^& }9 H5 g* ]: q+ y7 r3 f/ v7 R" k* o
第9章 课程总结
4 G4 l. G9 f* B0 }对课程进行整体的回顾与总结2 u q: ]4 a+ ~ V% Z
9-1 课程总结
z: m$ Y' U+ t( T L" q" B) b4 H* ~9 C% N9 R
〖下载地址〗
" u: C$ w9 j+ r; `: X* Z7 E, a; A& y& ^% A% u3 q2 ~. j
5 `% X2 c" f2 H; }# D
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5 J( ]: v/ d- F) z& @$ D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) z8 x- A2 k$ b9 @6 N4 E2 l; \
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: W/ R5 h; Q1 \( r* k6 X: D( g
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