. w5 R; s% Q$ l, {$ ~) k& A' Y% r( q: c; k- | G
〖课程介绍〗+ ]3 N! p" J6 Y
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。+ t+ A- j1 J N* N
( G: U: Z" f5 w& [) _〖课程目录〗9 H5 M9 H1 s5 L' [ m$ J% ^' _
第1章 课程导学
: h0 v, {) b6 V7 u9 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
4 Z% a5 U5 K3 ~ r4 g$ V1-1 计算机视觉导学
8 ~& v6 r. L d6 d" N# L
6 t% P9 j, R; r( [% ]2 G$ _$ V' {# j* v第2章 计算机视觉入门
% `! b1 Z, H2 H. p0 d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。...: U& B8 V9 e' C
2-1 本章介绍1 @1 @/ Q- S6 y
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
8 [' `8 r/ @/ `( ?2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
. A. D3 I2 A% T6 ~, [: i' T2-4 测试案例helloWorld
6 ^, g9 B8 [2 z4 g8 {1 B k2-5 案例1：图片的读取和展示) {+ T8 `8 A" e' w6 ]
2-6 Opencv模块组织结构6 [: [) o* S2 L6 g
2-7 案例2：图片写入0 d$ Y: \. e4 {2 |( i
2-8 案例3：不同图片质量保存8 }5 B& j( G$ d' t0 _# g
2-9 像素操作基础
9 j. K @* ?! L4 d1 d2 Z2-10 案例4：像素读取写入3 G0 M5 F0 t6 X' H% ]4 Y
2-11 tensorflow常量变量定义
# h/ R' H- `, C# M) B; P8 R0 b9 z2-12 tensorflow运算原理
4 j# i: d; R5 B; n0 `# D/ N2-13 常量变量四则运算
5 W2 I# I4 N6 Y3 v. o2-14 矩阵基础1
7 h. d6 n0 }' @# ]) v' v2-15 矩阵基础25 o* u& N- w7 A
2-16 矩阵基础3) g% { I* R% t- D) e3 G" @
2-17 numpy模块使用8 L8 F+ L2 [3 ?5 S
2-18 matplotlib模块的使用" W+ l! f. i3 |5 v; _
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1( y' J6 k+ N- ^
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格24 y- Q- d4 ~! T, c, z) e
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格30 X; a# ?6 U, V, z4 V
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
& [+ p7 R+ `1 _
& K/ M+ Q, _+ K0 x- U- m3 F第3章 计算机视觉加强之几何变换9 j T' A% N4 J
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。
$ f; ?9 S" Q/ X7 W5 ~3-1 本章介绍
: C# B( t+ i$ e7 {3-2 图片缩放1
4 w) j7 Q7 d7 p0 K# u/ o3-3 图片缩放2- u3 A: f1 A' c2 e) K* G. p6 Z
3-4 图片缩放37 v8 Z1 { ]' A
3-5 图片剪切5 \4 s: W; b. U& K8 X {3 {
3-6 图片位移1- Q% A, E4 P+ y$ a4 g- [
3-7 图片移位2/ |1 Z9 o# ~" v2 E, p" r2 E: A9 W: j
3-8 图片移位33 O* ^ T$ p& K
3-9 图片镜像
. J& ^! g! J3 P+ [3-10 图片缩放3 p5 [ ?) D. m. ^/ R9 p9 i9 n
3-11 图片仿射变换: W/ H9 A4 C1 l/ g j6 Z" u2 b
3-12 图片旋转
1 {: h$ X; J' y I. k3-13 图片几何变换小结$ O/ ^6 S& j# s: |6 R
% O F) @7 p2 M" C& q第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
( [$ u. _! V, Z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
. C# a9 O5 X3 E( L6 T h" C) z. L4-1 图像特效介绍
( m' N4 E% A! U4-2 图像灰度处理1! D) Z' P& }5 C4 {6 `: n. z1 O
4-3 图像灰度处理2" G8 I- t. F" X
4-4 算法优化
% K: b# R5 ], x `* f4-5 颜色反转
# t5 t1 G, H9 [ T7 _4-6 马赛克
5 [5 M( f, k1 E. `7 G. j4-7 毛玻璃0 a2 m; ?5 t8 ^3 f, q- N6 J
4-8 图片融合8 h, N$ Q' y. w
4-9 边缘检测18 `7 ~7 g% C# i" D6 g4 G
4-10 边缘检测2
3 c! Z2 j. S/ q2 D8 k0 g! x# [4-11 浮雕效果
2 r1 p: g9 }3 F$ H; T" v' [& Y4-12 颜色映射3 r7 ]9 C# Z# H2 A& N& H
4-13 油画特效
" ]" m4 `; K8 K4-14 图像特效小结
8 W* i! S @3 [( e( i, ?; \" D* A4-15 线段绘制* R8 K" g" ] ]; }9 u
4-16 矩形圆形任意多边形绘制% l" Q) O# s$ e& y- w1 P
4-17 文字图片绘制2 X, p$ G% s/ ^9 k/ h* ^4 s8 y2 M, j
' b8 H; y. ^1 @$ C& m9 o4 F% V0 h第5章 计算机视觉加强之图像美化
7 T( I8 V$ e! P: _. `' n2 t# I5 |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。+ F& h' T% l- g: b
5-1 美化效果章节介绍
3 L4 X$ l8 Q( B+ z# z* }5 x5-2 彩色图片直方图
2 o3 T9 l; r7 F6 G! ~& E5-3 直方图均衡化
5 X2 G \5 {+ d7 j0 P5-4 图片修补6 m/ M2 K3 q: u& a+ ?" n$ U
5-5 灰度直方图源码8 k( Z3 `8 F; t
5-6 彩色直方图源码+ `$ s& F$ y* A
5-7 灰度直方图均衡化' V8 N1 U# w4 P# ]" Z4 V
5-8 彩色直方图均衡化
' Z1 \% c+ I/ R5-9 亮度增强4 c, d! D. d- U+ W) T
5-10 磨皮美白
, }/ X4 a+ X7 h, g5 G5-11 高斯均值滤波2 Y, f' [/ y' w" e. y( c6 a' ^
5-12 中值滤波
1 Q+ y! D8 S/ ~" h5-13 图像美化章节小结5 g+ J/ T* p! r% [2 C G9 l) w
$ f8 ~: S' n, |. Z第6章 计算机视觉加强之机器学习# r) \/ J- E3 z
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 }1 n- Z% r) d1 I8 b3 W
6-1 机器学习章节介绍
6 n& c+ F i5 D4 G( U8 U& F5 j& ~% Z+ X6-2 视频分解图片
+ F6 S4 R7 T. [4 X9 \) C+ k4 t' T6-3 图片合成视频
4 b: B6 q" V1 v* k6 Z6-4 Haar特征1( j t; p$ r# H# N3 Z
6-5 Haar特征20 \5 ~- P5 j; O! s/ Q6 z" Y0 s
6-6 Haar特征3
- i* Y9 B# U; ~7 H& n6-7 adaboost分类器1
' X) W1 u2 B; ?6-8 adaboost分类器2$ R* R# m9 \+ _6 U- b- g6 g3 V
6-9 Haar+adaboost人脸识别
* G4 L! K/ G, |* H8 r6-10 SVM支持向量机1) q0 y; B$ M) t- Q
6-11 SVM支持向量机24 l) K3 Z1 X8 X8 V% |! x
6-12 SVM小结
! x, N& S! g) y3 ^1 H: `# P6-13 Hog特征1
9 X9 }" Q% B9 e% d- R4 U, d6-14 Hog特征2
2 M. Y/ f' N5 Q; @- M& y9 z6 C6-15 Hog特征32 a/ M* @: n# T _3 Q; m
6-16 Hog特征48 _- I/ y+ o r% W& N& N
6-17 Hog小结
9 P2 d+ d$ o. k$ j8 r6-18 Hog_SVM小狮子识别1
3 m9 F: |! R8 n* J, P, o6-19 Hog_SVM小狮子识别2+ ~) \! t; j. D; h& M: @
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
8 [+ ^" d- h# E' C( J! _6-21 Hog_SVM小狮子识别4. K, o! h" r0 W0 V5 c
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
! h* A( H! o& z+ {2 ^9 z8 `6-23 机器学习小结
' N5 e! n$ _9 {4 F, K
% c, w2 L$ p% Y* Q- t第7章 手写数字识别
4 f5 Y1 J0 l- s6 w' k; F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。
; k6 d T$ D5 L: g7-1 章节介绍; N3 G& e) ]& H# H' I6 w3 o
7-2 样本介绍# I4 a) e& d) E
7-3 knn数字识别1) W# f* J8 R' M# ^$ F2 x6 u+ \8 ~ u R
7-4 knn数字识别2. Q- M, E& O* N0 v d+ F- R
7-5 knn数字识别3
' G9 f- e' C! A. @1 O( r5 C @. R7-6 knn数字识别4# ]! k$ Q6 A6 M! N
7-7 knn数字识别5+ U: j- S9 p% ] }% ~
7-8 knn数字识别6 c* A2 Q8 C' d# V; A% C! p9 _* b' L
7-9 knn数字识别7/ }0 @ i" V) T( J
7-10 knn数字识别8
! d) c# ~" x- }. d3 G+ D4 e7-11 knn数字识别91 ?0 i& R6 Y( j8 f: w
7-12 knn数字识别106 x8 m) `/ a1 k9 h
7-13 cnn实现手写数字识别19 f' M# K2 {& S. h
7-14 cnn实现手写数字识别2
6 E5 b5 L# V v9 x; C9 _- T7-15 cnn实现手写数字识别3, b3 G6 c2 E1 y5 i
7-16 cnn实现手写数字识别4
3 F2 o" F: ?& f7-17 cnn实现手写数字识别5
2 _) r3 Z0 K3 s& q# q- z7-18 cnn实现手写数字识别6
4 p/ B" t) y3 ]' s4 ]7-19 数字识别小结. m% ]# G% E" }- U8 ` F
( ^# G4 k6 u; l, T
第8章 “刷脸”识别# R- t& p; Y4 D' y' y4 d
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。
0 h8 W+ K7 V+ h3 k2 s+ y8-1 章节介绍+ D* Y& I, v, H% q6 E# k/ q5 H0 ^
8-2 最简单的图片爬虫
1 {3 T0 ` d8 v& H8-3 ffmpeg初识$ t y$ \) Z, M9 l
8-4 OpenCV预处理) t$ i4 F' l7 K: G$ v9 y6 L0 ?
8-5 神经网络训练识别1
; `; Y V9 w) J1 B& \8-6 神经网络训练识别2
- l8 i5 E- Z& A7 b5 ?1 ]2 u* J8-7 神经网络训练识别3
' `! {) i3 U% u' F8-8 神经网络训练识别4
x) N* @$ x& I p4 _) H- P8-9 本章小结
' ]8 ]# ~% M/ R/ Q7 V
" p8 \, P* B3 e/ C9 r A第9章 课程总结7 x* M6 k: l! e
对课程进行整体的回顾与总结0 B& h/ r- O! L; g- v
9-1 课程总结0 y! N# R2 E# _" V- |8 w
$ L- Y6 w1 F" E, c- m0 ?+ f& x4 p( x* f〖下载地址〗0 \: C* I# {; T _1 a# h
{+ |. I& C( q9 R6 j( ~! v7 O2 `
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
! n5 M1 k# ?- N t5 x+ n" v" {$ o Z/ f U& \
〖下载地址失效反馈〗! j# ^' K6 ]4 f+ j0 N4 m
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) C2 }- A- D; n
& g' E+ D2 y7 i" S
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
0 M+ e0 _, W8 h& f3 E; E全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html0 _3 I. F# [/ z4 C8 b, t: d- S
+ V- e( ?9 K& G/ s5 m% y〖客服24小时咨询〗4 l8 P1 m$ W3 @4 z8 O$ w" A
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。" E! ~; i3 q9 S0 h' p
9 d. L$ _1 F- h) q1 S% b3 N# {) A# D% b# ?
|
|
[复制链接]
