& s8 D t" m9 ?1 {8 Y9 R
& B4 S% a( A; T) C k〖课程介绍〗
$ x& W& n/ P8 R e4 x, DAI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。% l3 S1 o X1 O7 |% x
3 H& _) W* @ F) n: \% b0 t7 W3 G
〖课程目录〗' ]7 \, a P5 O7 H4 v
第1章 课程导学4 l& R, k( B; ^, @: Q" \( 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" q- A( A1 }7 [, s
1-1 计算机视觉导学7 P+ w! ?6 N+ l( e% J" n; k
" o n/ g1 j m9 W5 _. f
第2章 计算机视觉入门
% T6 M* G$ d7 n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。...
: H! o* a) R" ~8 _/ X" X# z8 O& d2-1 本章介绍
+ T2 o% @) K* C3 T2 `- G2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建2 K; z1 S* A1 }$ A
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建4 t* L# r" p( w( }# }$ F
2-4 测试案例helloWorld" |3 L( e/ c# B( {
2-5 案例1：图片的读取和展示' g' V; s# t {9 t
2-6 Opencv模块组织结构$ m F' C% |8 }% d S
2-7 案例2：图片写入+ s8 }4 X) n/ ~1 e& [ R
2-8 案例3：不同图片质量保存
8 v$ l1 |' o, m. o- G( U2-9 像素操作基础( A% B% f8 O0 e& t% C' k( {; q. ?
2-10 案例4：像素读取写入7 h, C2 V- r4 g W0 S* @
2-11 tensorflow常量变量定义+ [ V+ y4 w v! D% v. C
2-12 tensorflow运算原理3 Q' G; [7 h9 x3 [* s8 ]* b1 D
2-13 常量变量四则运算
% i( u* Y8 M9 D3 j! D' r# _. h2-14 矩阵基础1. S7 w- Z' l7 j6 d
2-15 矩阵基础2
- O5 `3 P. b$ n- B2-16 矩阵基础3. l" U. l2 |$ n5 G5 V
2-17 numpy模块使用
) X3 V' C5 y* ?# `" ~8 `2-18 matplotlib模块的使用" r; }" L) [! r5 W& T4 Z8 N" h5 o% [
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格13 i& c, g% Q$ \- e# V" V- E$ Y
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
7 l' s, m7 _' h2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
B8 L' Q$ F0 U3 S3 }" e/ B* ~2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4" _4 v+ Z' x- h4 j }) y% {, x
# u( f( h5 @0 |* |. f
第3章 计算机视觉加强之几何变换, i) }8 N" }% U* f' g
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。% `- q3 |5 J/ M% Y
3-1 本章介绍
! g; @" S9 {+ e3 Y& O6 }3-2 图片缩放1
( D" P' ~) M' W+ c. N! Z. r0 t3-3 图片缩放2
* V5 R3 G; g. u6 J3-4 图片缩放31 n/ K* {5 A8 h9 {! F- E9 P
3-5 图片剪切 s7 W# m. [" Y6 @" K* g
3-6 图片位移1
" ~# J; s3 Y) V2 C& p! R# L. `3-7 图片移位28 T7 N5 V6 D }2 ?( E" f, k
3-8 图片移位3
8 F$ i6 p8 Q9 y: A3 N' g3-9 图片镜像( J& y4 B- ?' j4 `; d0 P
3-10 图片缩放6 B) O/ g6 z- z- i' V. r
3-11 图片仿射变换
) P. s- o& s7 F+ }5 t! s( g# f3-12 图片旋转5 P( W; W6 w* l2 j% N" w2 e
3-13 图片几何变换小结
* ~. p- i+ }8 V! w' E9 T8 q& ^# Z8 E' Z7 M
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制# G0 F$ ~# A4 }# ^) ?
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
( ^& K; |9 \# j- l& E2 Q4-1 图像特效介绍 q1 a4 M$ p0 A- }1 Y- z F
4-2 图像灰度处理1
! n. m; A+ [- {2 M% c: ]4-3 图像灰度处理20 k/ ]% i1 C. t! e2 J: C* _
4-4 算法优化
' x% X) `7 T0 D% o2 Q- u7 P4-5 颜色反转* L1 i+ V" K) n, U" Y
4-6 马赛克; V" ]8 U7 A8 q! I2 Y
4-7 毛玻璃: R1 d8 v% A' H6 C1 N1 p
4-8 图片融合
, V9 H- ~8 l; k4-9 边缘检测1
# y9 J* x; B7 U" ] H0 t4-10 边缘检测22 Y4 m+ l6 a. R! Q v1 n
4-11 浮雕效果
- i$ x& R/ r7 ?" R4-12 颜色映射2 {$ h1 Y! N& S' O3 f
4-13 油画特效
% V& J; q2 |0 [8 ?. O4-14 图像特效小结
/ o' Z3 ]! \' l) E7 q S4-15 线段绘制# V7 w5 h8 M0 d! v
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
2 z- _0 H* x( J' r6 s4 R! Z4-17 文字图片绘制
4 Q+ }! O( k, {& B: S; P1 t7 K9 d
0 C4 V/ _5 f& R! u, w第5章 计算机视觉加强之图像美化
/ K! a- a/ P6 e8 h0 t/ 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。# e1 h# B" s' o' {) }2 s
5-1 美化效果章节介绍7 |) z# B+ @) u! O
5-2 彩色图片直方图
( J/ s* G! J I5-3 直方图均衡化
6 ]. N3 |* S* _. `: X% _) M5-4 图片修补- s+ X X/ y7 P4 @6 o6 K1 j
5-5 灰度直方图源码
9 ^! x* |4 U3 I) ?, f2 i. V# t5-6 彩色直方图源码
7 q# b8 x. b! R3 a+ ] C5-7 灰度直方图均衡化8 s% I1 o* \/ g1 h
5-8 彩色直方图均衡化
) @* d* K7 O' q d5-9 亮度增强
1 l. b- w. k; w: x+ I5-10 磨皮美白
& ~ g6 ~6 W, b8 G- W1 d5-11 高斯均值滤波- ]# Z* @0 n7 G+ \' E9 W2 D3 D0 M% j) S
5-12 中值滤波
1 S3 [7 {1 `# \+ y5-13 图像美化章节小结) o: u# ^* P' _9 F0 ]: g
2 l) L$ |" o; `第6章 计算机视觉加强之机器学习$ ~4 j7 Y1 R \. s/ t8 m
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。
. e7 m) F/ [8 x4 T9 @7 Q' |6-1 机器学习章节介绍/ v/ [) o0 ]( _/ z+ \
6-2 视频分解图片
?# k9 _5 r! H: ?6-3 图片合成视频
3 Y8 Z+ i) i1 U* @: a d6-4 Haar特征1
1 W5 S9 }# f/ `* G* J& y% s+ |. F0 M% e6-5 Haar特征2
: R9 t/ W8 G' d4 g ]& ]5 D6-6 Haar特征3! L; E- w7 S) v3 {$ s6 C! |* S, R- M
6-7 adaboost分类器19 N9 V% m H* o& }9 z- x7 m
6-8 adaboost分类器2
* d. U) o$ S$ q& R2 @# T5 a* ~6 k6-9 Haar+adaboost人脸识别
2 Y; x* ~" v& g; i" |/ ]5 f \9 x6-10 SVM支持向量机1
A( g: m2 H) t9 U( Y6-11 SVM支持向量机2
: s: w% g7 ?# o/ | g& F6 |5 S6-12 SVM小结
- d1 \. H5 ?- T) u |6-13 Hog特征1$ y8 U6 L% Y" @- |. s8 C
6-14 Hog特征2$ U# c/ ~) K( W0 X; d
6-15 Hog特征38 F2 Y/ d3 m5 `( v
6-16 Hog特征42 K, r& L0 O7 y% E! d4 I* I9 F' o& \
6-17 Hog小结+ N$ ~5 Z% i8 @8 X" `/ @6 D
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
) _" u1 D8 J+ D" J b+ L. L( w k( Z6-19 Hog_SVM小狮子识别2$ L$ `& ?# Z7 o5 \
6-20 Hog_SVM小狮子识别35 j% W- c5 y& k' V$ \6 |
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
% b$ \( Y4 `; t. g. A6-22 Hog_SVM小狮子识别5
# ]# g6 F) i5 A* u6-23 机器学习小结. o8 b) b0 ?2 n* O: b
- |5 r1 U0 g- b% k' ~第7章 手写数字识别# k! c8 Q6 u9 _8 ~6 M
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。0 L/ ^; @( [: ^% h% Z- j
7-1 章节介绍$ [( ]) S" B5 l( m) Y
7-2 样本介绍0 b/ c6 k& }" a' c. Q# ]; [
7-3 knn数字识别1
7 m1 P8 ?4 H9 o! u% A7-4 knn数字识别2
+ h, a% [4 G" }& y$ i- I7-5 knn数字识别3
5 B3 T: B2 ~- ?- i6 U0 i2 o( W7-6 knn数字识别4
9 [# c1 O" a; s# n5 B/ W& x* R7-7 knn数字识别5) W: g0 G9 f$ o- Y8 X* _; ~
7-8 knn数字识别6
1 I. Y) W9 R& A( @# ^ T, Y7-9 knn数字识别7
& I- c/ [# r3 Z8 s$ j7-10 knn数字识别8
, p0 Z$ r H" G) `7-11 knn数字识别9. `7 t/ O6 b$ M! E* l
7-12 knn数字识别109 }$ Z, O6 k9 V8 m* b
7-13 cnn实现手写数字识别1
/ i7 _7 h" E, f7-14 cnn实现手写数字识别2
) Y! N$ R+ ^6 G) b7-15 cnn实现手写数字识别3
$ S6 ]8 j3 L2 z7-16 cnn实现手写数字识别4
$ B& u" l2 v2 S7-17 cnn实现手写数字识别5
' A5 o6 t& r4 t$ Y! g, D, n: R7-18 cnn实现手写数字识别6$ j) Z! m/ i1 [- s. q: S& t
7-19 数字识别小结( P- F7 I8 X# O B) _0 t
8 s, L% ^& T& }7 z; P( ?) u第8章 “刷脸”识别, }$ f: M4 ]" w" 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。' H/ N5 J: ^/ D, g0 c% b7 E
8-1 章节介绍5 u! [' r4 }; K6 y
8-2 最简单的图片爬虫# Y8 i) X% y" x7 {
8-3 ffmpeg初识, j9 m5 ?- O4 Z! I
8-4 OpenCV预处理6 ^/ d3 f! T/ y& ?
8-5 神经网络训练识别19 Q* q) g- P" g9 u' o2 }9 p% O# Z
8-6 神经网络训练识别2+ E M7 L- |1 B/ X
8-7 神经网络训练识别30 w# k" A2 A! k. e
8-8 神经网络训练识别47 e& U2 c5 F$ x& `3 j
8-9 本章小结5 u% [9 @, q! c6 @1 V! g2 C
9 X1 F* {) d4 b* ^. M+ _+ _
第9章 课程总结
: I0 M) G' H9 a! ~& f: S8 f对课程进行整体的回顾与总结
4 }7 W7 D8 [& N# F6 w/ _- ?9-1 课程总结
, s+ w" w1 _( S' M2 n) q1 \6 ?" R: N
2 q# ]4 ]6 V) ^6 U9 m〖下载地址〗
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/ n" Q; ^3 O. k8 R/ A2 j, C' P9 Q8 C/ M B& A1 S0 L! O9 {
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