% F D' l8 o* w* X8 W/ M4 W* h% y) ~5 d# M }$ c
〖课程介绍〗2 K' h: r7 X- b0 K; S+ L) n4 m
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。
) j" A( Y3 d( `, E
" \ u" g* A" D& e6 Q8 `〖课程目录〗
5 M- O' c$ Q9 y% F第1章 课程导学6 X& l, s% t% {, F7 _0 {- K
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( @8 F* y* u1 M- R
1-1 计算机视觉导学
3 }( S7 w/ y1 p5 b% k8 l3 X- e, W) ?% L$ J, }( ^
第2章 计算机视觉入门8 \: X$ |% m* F. 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。...
' s' r1 |# s, ~# @7 T0 g: y4 F, v2-1 本章介绍0 p& c0 b0 ~, t! W9 ?- Y; L0 Z
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
( C3 J2 K ?' G; F/ F' [# M, z2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
, b" I# J+ m' v+ |" L" ]' p2-4 测试案例helloWorld
/ b" b& k7 ~! J* U2-5 案例1：图片的读取和展示6 y8 T. a% W, ]
2-6 Opencv模块组织结构
6 K. a% O- {2 F+ E1 _. X$ g2-7 案例2：图片写入/ e1 K4 _% W% V5 z8 K6 n
2-8 案例3：不同图片质量保存
; p, n- j+ s( G2-9 像素操作基础/ {. D& n0 K2 D7 N0 D
2-10 案例4：像素读取写入% ]* M2 w! v# ^9 }" p/ H
2-11 tensorflow常量变量定义
|3 } @6 a6 q! y0 x& s2-12 tensorflow运算原理
& V, i& X# g3 b' n/ |6 n2-13 常量变量四则运算
' G9 C! X3 D) Y7 ?7 `2 e H2-14 矩阵基础1
$ k5 s6 @( |; t/ v3 X8 m) v2-15 矩阵基础2 ^# ^) D2 L: X5 m" Z# O s
2-16 矩阵基础3* [5 a" ]6 d: m8 a$ D' F, n
2-17 numpy模块使用
& N3 d; J6 \ N! a2-18 matplotlib模块的使用6 @; W% v# n6 g3 a& A! o0 h
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
9 I$ Q$ C& M, i2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
& D, v% Y) B4 ?( a2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3( e! r" h+ D3 o3 H. t/ ?! C
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
$ G% c! q7 ~; \1 a: H: x6 f- ]7 p% O( [7 T5 R9 E: S
第3章 计算机视觉加强之几何变换+ s3 S6 k6 ~* ]2 b& @
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。! C, y& o9 x3 M7 f
3-1 本章介绍, g" Q( F) R" W p# q- B1 p+ Y
3-2 图片缩放1
/ v7 W' }4 u! w- u3 D! C, B7 Q% R3-3 图片缩放2
: T; ?7 R' G/ y0 r3-4 图片缩放3
" P7 c, P& Z4 u9 S5 B0 m. P0 e! l7 a3-5 图片剪切8 Z& p) v6 A, W! R% \5 |- s
3-6 图片位移14 D' w& n. \; ^. }, w% C) }( x" Y
3-7 图片移位2
6 S* ]" G4 C$ K' U$ a3-8 图片移位3
7 }* U# e! n3 X6 j3-9 图片镜像4 _7 m0 l: x4 _7 v, ~. j2 r! z( O# ~
3-10 图片缩放
S* V% G* \) d0 ]- L3-11 图片仿射变换
( N5 I9 B. s) Z+ p+ ]; p6 Q5 a3-12 图片旋转
* J/ ]4 Y( P, b" I* \0 f( z: @5 r3-13 图片几何变换小结' f0 ~/ _0 F) e" U$ l- W! m
5 @: ]( z2 V* D7 S" f, z
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制. y7 L: D7 _$ r! E; J
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
8 j, S$ g( A+ B; T! e0 s4-1 图像特效介绍0 q+ E% @& t! }/ u5 k; v
4-2 图像灰度处理1
9 H O/ a( c- M4-3 图像灰度处理20 ^" \5 o* @: ?$ e ^
4-4 算法优化9 F+ y* F& n" q; Y( } b5 v
4-5 颜色反转
( X: C1 Q* u- d# W' n8 V4-6 马赛克
3 s) r8 U! U4 ]4-7 毛玻璃
Q. a! h. w, [; p4-8 图片融合
6 W' N6 i8 f! Q# ~0 b4-9 边缘检测1
, ?' ]" F4 m! g3 j7 e4-10 边缘检测2* i2 k9 p; b8 `( B: v! q8 @7 [
4-11 浮雕效果
( J1 N3 G3 Z" [% ?7 U5 z' o4-12 颜色映射
( L$ A1 c3 V4 n1 z! A& P5 E* x4-13 油画特效' R1 _& \, G) A" T" O
4-14 图像特效小结. Z0 b+ g/ T# [3 P9 p
4-15 线段绘制+ Z3 `8 W- @& @# P( ~5 A* X |
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
$ C1 n& ^. g/ [ y; R: g) s8 f4-17 文字图片绘制 Y4 B% A$ H% _# `) w( ^ k2 t- \
3 m& {0 E; W; b% X# l
第5章 计算机视觉加强之图像美化9 `6 M# x; H$ l5 z
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。
A* Y- ]' z+ m0 P0 u5 ~5-1 美化效果章节介绍7 y' W! h9 z& R9 H7 V' O B
5-2 彩色图片直方图
- n+ ?3 P0 J/ j5-3 直方图均衡化! F( @5 Q5 p# `
5-4 图片修补
4 o4 W7 V' T2 C, H* u: v0 c8 A! k5-5 灰度直方图源码/ o% J( [( a. J. H8 x
5-6 彩色直方图源码1 s5 c, b1 r; X9 J0 L
5-7 灰度直方图均衡化
; O2 h4 S4 g3 a6 A- s2 U6 \$ b5-8 彩色直方图均衡化
) m; Y" k! d7 F5-9 亮度增强' Y& X2 i: y3 t) m. e
5-10 磨皮美白9 W7 Z- x: O3 B& P" m* a
5-11 高斯均值滤波* h8 y& u3 ?, I7 H4 ~$ k- j F
5-12 中值滤波
) t3 Z" K' c% S/ d& w* [6 P5-13 图像美化章节小结" E: S3 Y- ~0 U3 o2 L2 W5 @) b1 p
4 Q, D1 I: I* [. L6 b# W1 h( R* A
第6章 计算机视觉加强之机器学习
& ^# M3 _' Y) u1 v* F5 \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。
) b+ r" T/ v1 @2 @, e+ ?6-1 机器学习章节介绍
/ d' f& g( P) G3 |9 T; n6-2 视频分解图片
1 ]$ n: D2 Z8 e# M6-3 图片合成视频% s# U/ Y1 Q. _8 q, x9 P
6-4 Haar特征11 Q% ^: h2 U) B* h- T
6-5 Haar特征2) `8 \ s' e1 Z& _1 m- M i
6-6 Haar特征3
1 [9 Q; t3 U9 D6-7 adaboost分类器1, n \! {# c: T
6-8 adaboost分类器2
- a* w9 o6 t4 Y0 k7 b9 Z6-9 Haar+adaboost人脸识别
6 c3 _' X6 N. \9 i7 g: G- L6-10 SVM支持向量机1
9 C5 U1 ]6 `6 a+ b5 ?6-11 SVM支持向量机2
. v0 W; F7 ~2 S8 D6-12 SVM小结
7 {& t" `) ~+ b- | X2 p6-13 Hog特征1
" D1 p. R; @3 s% D* s, x7 p2 R6-14 Hog特征2
- S1 n. j3 r: Y. z6-15 Hog特征3) H/ E+ ]5 g2 s9 D+ |7 z, G
6-16 Hog特征41 N* q5 c# a7 T( z% p, k# _
6-17 Hog小结
7 j1 P) W/ _# Z: h$ F; d+ T2 T6-18 Hog_SVM小狮子识别14 q4 d l' i. g# a& E
6-19 Hog_SVM小狮子识别2 I2 N$ e" f) E: W
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
& `* d9 o* D5 i: O' F# i6 y6-21 Hog_SVM小狮子识别4$ U+ o. y0 T0 J; ^* D& j
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
/ z- t- Y# `( [+ y. U; R6-23 机器学习小结3 `% ]. k6 E! f3 Z2 R: ?" @# S# E
- I; K4 m2 g8 \% S( u第7章 手写数字识别
7 c% |4 s% Y' F+ _2 t. i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 N: F- g) `. C% u6 o
7-1 章节介绍
" b3 g) d7 L+ Z( e0 f* u7-2 样本介绍% v6 ~( G& ^0 R0 n4 l0 R8 X/ ~
7-3 knn数字识别1
1 k0 J$ Y$ L8 Z" i% O" w. y$ d7-4 knn数字识别2
' z* m, Y$ s# ` f7-5 knn数字识别3
, J: O# Y, a) @$ Z) W' l- w7-6 knn数字识别4
, X7 \3 j+ f3 G0 T/ o7-7 knn数字识别5( U$ ]. A- e; _" g( e( J
7-8 knn数字识别6
7 Z$ b% S! I Y7-9 knn数字识别7
9 x8 ^* Y0 _4 N: U* U' B7-10 knn数字识别8& O7 x, c) E9 N
7-11 knn数字识别9
8 F/ n- {+ y. q1 ? l! S% l7-12 knn数字识别10
4 j/ i: J8 k% @, w7-13 cnn实现手写数字识别1
$ w0 B# G) {& p" `. d7-14 cnn实现手写数字识别2
$ L) U5 f* @* X& T E7-15 cnn实现手写数字识别3
# B8 L: T- j2 R0 N! Z# C4 {# O7-16 cnn实现手写数字识别4
& ]& P( w' ]' ~4 X- E& L7-17 cnn实现手写数字识别5+ r( A. e. V& U5 t! {; q
7-18 cnn实现手写数字识别6
. F& ?( t) k2 u* ~! e# [! Q7 F( Z7-19 数字识别小结7 w3 ]; V* Y0 C+ T7 k, b5 e5 R0 [2 I. o
/ H$ O1 g( ` {; O' q1 H1 q1 M1 }$ d第8章 “刷脸”识别, I$ h5 F5 [% Q' W9 K! k
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。: J: F# {- c9 Z: u) O* e* d
8-1 章节介绍, v8 \8 D7 z9 M$ n) B
8-2 最简单的图片爬虫7 z$ ?9 y7 f- u l1 X7 v
8-3 ffmpeg初识
8 p+ M/ }- ^8 Y5 F, |8 r/ v( \4 B/ T$ J2 ]8-4 OpenCV预处理# a2 l8 H. T, `% W' w+ Y. v
8-5 神经网络训练识别1- Q7 K( _# S6 s9 K, y
8-6 神经网络训练识别27 U, ^; v; ]2 l) x
8-7 神经网络训练识别3
9 e: q+ [9 x. H" m2 Z; j5 i( C8-8 神经网络训练识别44 @3 B* |# |3 X/ g
8-9 本章小结
9 [, i- b& I* g$ K! `0 [
3 f: b: D8 [7 Y) {1 T9 V# W r6 Z/ J第9章 课程总结
2 O4 g, f' ~ | H$ L. o对课程进行整体的回顾与总结6 T8 q5 F U. q" K/ F+ W
9-1 课程总结
& o. x4 f# p3 h+ n( k+ z, H; c
/ i) ]( O5 l. \〖下载地址〗& P+ r# ` K: \0 Z' z% u+ E
( @3 ~+ R! D8 x7 ^& _( z' e& G' Y" W( e3 q y" `. Y4 g
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 j% J' o2 t' k" A( k
9 c' w8 C: N4 T% Z' W$ J( d〖下载地址失效反馈〗
8 \ r% [( l5 l. {5 P* u! R; I0 V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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4 |4 j6 l. {6 O6 ?. w: u& j, k有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。' b3 f" y! p" c- O$ c# f( q; s* O
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