" O2 N; Y7 j$ |$ ^7 r
2 L" o+ y3 v( S〖课程介绍〗' }' O" s4 y+ H2 N
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。) ]. p' P' v6 X4 V$ F" @& B
1 F& g5 M3 e0 v3 Z$ ]4 p
〖课程目录〗9 x/ m2 O/ I/ m% P
第1章 课程导学8 _5 X% I) Q) v4 ]( Z
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2 F$ K/ Y' m& q4 p! i0 \
1-1 计算机视觉导学
) P: l: s1 R- f% p, |2 t6 k" r, l! b
第2章 计算机视觉入门# `6 D7 ^+ d) y: e% r. ^2 `
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。...
" c5 X5 A! }4 U2 R3 |6 O6 Z+ k2-1 本章介绍
7 p3 V# n1 q2 Y7 P$ W* ~2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建- k& @( `& t3 Q5 K
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建7 m* O9 g: T/ y
2-4 测试案例helloWorld
2 a4 ~ j# ~# f2 ^& U2-5 案例1：图片的读取和展示 ~% h' K. ]0 U6 M
2-6 Opencv模块组织结构
1 T7 W- z. ~: l e" Y2-7 案例2：图片写入8 `! B! A) K% {0 M4 b: u5 U
2-8 案例3：不同图片质量保存; Y4 G& A7 @9 M5 X2 M$ m. J0 Q
2-9 像素操作基础% j# Q& C1 O$ O/ S8 G4 q
2-10 案例4：像素读取写入9 {7 J+ N ~* j0 G4 i9 l7 E- J# `, P
2-11 tensorflow常量变量定义
0 A+ ]- ~) C9 a. m/ d! B# z2-12 tensorflow运算原理3 W- p: m J2 U/ S. R
2-13 常量变量四则运算
$ U# j5 b- l& J! E2-14 矩阵基础1
' Y+ I5 T7 G' E3 [% g' L* H( R2-15 矩阵基础21 W& R s, I; O! a% C
2-16 矩阵基础3
0 T/ }' Q9 V% y3 ^2-17 numpy模块使用% O- g! J/ P; W5 w7 I" E" O+ p
2-18 matplotlib模块的使用
: @. h+ ~, D; T' I* I2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1- w9 O7 l4 }- R$ |9 g7 V9 M0 h
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格29 O/ n4 X: c1 j% J7 h# W, W
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格32 C/ J( `, i6 x9 W) Q
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
0 n1 t d# M a. ]
1 J' M; L: ~. T* b; d- S M第3章 计算机视觉加强之几何变换
' x" d1 ]( b" |' t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。6 m7 u, Q& ~1 ?- @+ J
3-1 本章介绍' Q. b/ T% m o4 f
3-2 图片缩放1
' W) p9 u7 V0 z* N& }0 [+ r% U, N% y3-3 图片缩放2
) D) ?1 X1 L0 d. }' A. L6 \6 l3-4 图片缩放35 {! c( q8 m* n# h7 R% h
3-5 图片剪切
" ?$ H( R; |1 B+ C3 t4 f- T0 }% _3-6 图片位移11 k1 R2 O# `7 j. T1 y
3-7 图片移位2' A7 {( g- W4 s, `, ^# [, e
3-8 图片移位3
' c6 M. g; Z4 f3 [5 E3-9 图片镜像
: n1 d4 p& o. M( g2 r8 C3-10 图片缩放; t8 Z# G( t* W6 z4 D5 S. c6 w
3-11 图片仿射变换3 _5 ^' B& i* S, @/ K4 z, [
3-12 图片旋转
@! p* {+ ^ `: l4 V9 w, S3-13 图片几何变换小结1 `. s4 A: T- c9 J; V
" z! b. s% ]5 [, n7 j第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
$ b }' p4 m% \: g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% K3 V! O% N7 D' q# P! c
4-1 图像特效介绍
$ @" `" q% d$ r5 Z. B3 [: A, I4-2 图像灰度处理1
a/ j0 m& `6 M7 }4-3 图像灰度处理2
Q8 J N$ U; _4 h4-4 算法优化) i( e0 J; r8 E' H6 O* y7 ^# u$ s
4-5 颜色反转3 k" e1 |0 G0 d5 D
4-6 马赛克
) o: r6 T3 r$ d4-7 毛玻璃, b( H1 m, a: q/ e
4-8 图片融合
" Q2 g5 b N( y! ~0 i2 ^# o- S! \3 t' [4-9 边缘检测1
7 \! X: N6 _& L5 V6 l8 j4-10 边缘检测20 A0 {8 X! J X+ R* ~4 r/ _1 B
4-11 浮雕效果8 {5 \9 z+ c! q, i; d
4-12 颜色映射) J/ F% D; _& h) e
4-13 油画特效
$ y! y) P% r/ S* Q& `9 t4-14 图像特效小结
7 z5 P/ N4 }1 H4-15 线段绘制- L- E V7 w9 j
4-16 矩形圆形任意多边形绘制( [# ?5 ]# U+ ^+ r) R; z
4-17 文字图片绘制
/ Z3 B# R1 Y3 B& n+ d6 i+ X; v3 f) ?+ I' V& J1 G
第5章 计算机视觉加强之图像美化
' z' T e% I( M+ f4 K* _. y# d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。* \9 w9 l9 M& j7 \! h
5-1 美化效果章节介绍3 j# ]/ I4 ~( h
5-2 彩色图片直方图
: Y" S1 F! E4 w6 |' q5-3 直方图均衡化
+ ~! t/ \( Y+ y" |5-4 图片修补7 B- q7 b x) Y6 ^* x
5-5 灰度直方图源码
$ |9 T, k: X$ H' e" C5-6 彩色直方图源码
: |7 ^ m. ?- d2 b5-7 灰度直方图均衡化5 j1 Z* a) h' S& ]0 l7 X: q; C
5-8 彩色直方图均衡化7 a5 s; w8 l8 o9 O5 X
5-9 亮度增强7 ~' V4 w1 w1 T
5-10 磨皮美白
. A2 h& g; x5 e- r! O; Z9 W5-11 高斯均值滤波5 _2 y! i$ G9 s# d! z7 O' o1 O
5-12 中值滤波
8 w% R) k) G3 u, D3 _7 U5-13 图像美化章节小结
1 ?& U* c6 Y' Z# W
7 b" S1 `8 ?3 C- R' Z第6章 计算机视觉加强之机器学习% I4 R8 r' n" @( c: ]6 t; R" m2 W
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。( H: c1 w# R/ L+ f3 Y, W
6-1 机器学习章节介绍: c- @" Z W4 ?8 p
6-2 视频分解图片. T% v) d3 n% i% y- K: ?1 W0 q/ M
6-3 图片合成视频' ]7 Y6 r/ X+ e
6-4 Haar特征1
4 m5 c) I. A( N" M8 i6-5 Haar特征2 N M3 z, B; x$ r$ o9 R
6-6 Haar特征3
' Q9 H; @0 M. E' W5 K' i6-7 adaboost分类器1
+ B/ ?$ B! T/ e8 X) K6-8 adaboost分类器2, g# p- {; }& {* H M V( F. _
6-9 Haar+adaboost人脸识别! \: u( t @1 V$ x/ @
6-10 SVM支持向量机1
( D& _" Q3 S" v6-11 SVM支持向量机2
- e# ]) E$ p& R2 c6-12 SVM小结$ @, u8 {) R* C/ [( V
6-13 Hog特征1
* d! ~- S. j5 R9 i5 D2 i) C/ u; v9 p. l6-14 Hog特征2; u2 Q5 e9 {8 u5 n5 s' p
6-15 Hog特征3
% H% N9 |* ]3 z! i* S0 [* o6-16 Hog特征4
6 Y! O. q/ l# h6-17 Hog小结
9 l) |* t3 R" Q6 t+ W. c0 K6-18 Hog_SVM小狮子识别1
/ O4 Z3 o, g" u+ H/ s6 v' U2 ?6-19 Hog_SVM小狮子识别28 ?$ K% U0 x% }( e' q [0 C
6-20 Hog_SVM小狮子识别38 E, E+ @: r8 W4 C% H4 e$ W& Z
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
' d/ v1 a3 O+ \6-22 Hog_SVM小狮子识别5
9 u2 k/ e' h3 @$ @% }4 ]- N1 L6-23 机器学习小结2 I2 R" S6 _ I. C
' [$ E- ~: t; }) o
第7章 手写数字识别
) {2 C) D& I7 C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。: A' D( a" R; W$ {, R, C5 u
7-1 章节介绍 w% ], _0 Z _ G4 a/ \
7-2 样本介绍8 p6 K9 Q% j9 D2 T% f" L4 F8 \9 c
7-3 knn数字识别1
9 N/ I3 ~/ p+ A v7-4 knn数字识别2
. ?7 s) ~% }1 @7 i7 `" H0 z2 P7-5 knn数字识别3( }# {3 U, ^, G/ Y% [ u
7-6 knn数字识别4
X: a, f- u8 ]8 v4 T- ~% U9 D* s0 |7-7 knn数字识别5
+ p [1 ^; p/ \1 O! Z% ^! k; v7-8 knn数字识别6
! i$ B7 l$ ~/ q* B7-9 knn数字识别7( C$ A$ O9 T4 y! c' E
7-10 knn数字识别81 U7 n/ r' |- H: |! |" l) O/ B. ?
7-11 knn数字识别9
) t$ h# D( C- S- n% t7-12 knn数字识别10; D% Q+ Z6 [' l, l. n
7-13 cnn实现手写数字识别1( `1 g$ d3 S4 Z) ?2 m
7-14 cnn实现手写数字识别28 |/ r% H* L) [9 ?7 N: f
7-15 cnn实现手写数字识别3* j/ h) \5 I+ R2 ^; K9 I
7-16 cnn实现手写数字识别43 D* w# I9 q9 w" c
7-17 cnn实现手写数字识别5
' q- b5 N1 O0 w& ?+ q7-18 cnn实现手写数字识别6
0 s* C1 d7 b4 Z& q( @7-19 数字识别小结( u! B7 v- M3 p# C# N! q
2 a! h2 t4 d6 t5 F4 u
第8章 “刷脸”识别
" U, O5 N! l8 G/ z9 O& T. X8 B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。
; O, ~ U; M, c# e5 u/ Q$ y* m8-1 章节介绍
# I( Q' N$ t% \- i' s; U) l0 _8-2 最简单的图片爬虫& e2 v \; D }+ b7 ^
8-3 ffmpeg初识
1 t ?) z0 c: @8 M8-4 OpenCV预处理, k3 U3 E) d# |+ p( d$ G0 A( H
8-5 神经网络训练识别1: J5 ]- ^5 e6 S2 Y/ D
8-6 神经网络训练识别2( h2 p4 ] Z+ s* C/ D' I" b4 i: O) X
8-7 神经网络训练识别3
( I+ w2 i/ X0 d% D8-8 神经网络训练识别44 o# I3 |5 T% i4 i; n/ d4 d
8-9 本章小结
2 |0 H3 F+ _+ R9 l9 D
" Q' K" n/ i" H6 C% f! s/ k& e第9章 课程总结$ V# ^& m( E2 Q) v& C* e, U3 _7 N% H
对课程进行整体的回顾与总结 G) h+ J* D' E0 D
9-1 课程总结
' N1 P# X/ b. @+ {) {( x' J
& V1 |" u0 x+ ^8 f8 `# |〖下载地址〗, i% ?7 X0 E2 t: Q+ m1 I
" Y3 M# J6 M+ M/ M8 u5 N: L2 _: |, e$ p2 m; v, m
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------+ x3 J! |8 _1 \+ ]) C
0 o2 F7 P3 k& ~% t" P9 a2 {3 d
〖下载地址失效反馈〗( O6 n* I, j8 F/ H
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.com7 N6 `' V/ Y/ b
+ J2 R1 }1 |8 Z! u3 n" O
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