# @" O! i2 }& ]3 n! M# j! G
; J! X( i1 s8 b
〖课程介绍〗+ f" H9 u/ ]; r( k/ Z3 q9 K: c! s
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。
+ Y+ y6 ~& }* g$ i6 D% e
' K+ a$ v4 N( M8 |- V0 `5 @1 s〖课程目录〗2 k# o! Q0 g0 @% }2 H1 g C
第1章 课程导学
7 E# @0 _4 V! z( 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& w" [- N6 p( L7 p2 ^! X* U5 i
1-1 计算机视觉导学. S' d; j( x0 R& y: s- X" D
0 g% R$ c+ c8 k7 O% @第2章 计算机视觉入门" `+ L+ A3 m; K4 O# I+ _
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。...
# j& w8 p f b; P, ?2-1 本章介绍7 d# c& O7 V0 f, H, r _
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
3 x. N( o' r! Y1 ` s5 H3 D2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建$ m6 k v r, G! [
2-4 测试案例helloWorld4 d3 F* W6 A' [( }1 S: Q. c- o
2-5 案例1：图片的读取和展示+ ^0 o5 R6 g. A/ N2 M( o: X; Q
2-6 Opencv模块组织结构2 X5 e* @; Q- }8 z
2-7 案例2：图片写入
3 @( K1 G: A$ P2 y) m" P2-8 案例3：不同图片质量保存. Z- }; r6 e1 x5 H8 m' S" s% x J; |
2-9 像素操作基础
: F6 S7 e% }4 R; s2-10 案例4：像素读取写入, Z/ C2 K6 E9 Q i" S: n- n
2-11 tensorflow常量变量定义" X- m: c: _' @8 }" }% O+ v- n+ G
2-12 tensorflow运算原理
: y" R- I& R d2-13 常量变量四则运算
7 M6 S7 O, g7 t! B D4 t8 y0 }2-14 矩阵基础19 h% A+ ^- r- k. a5 F5 T4 \" Z
2-15 矩阵基础2
" T+ F5 s0 D* u# _6 F, f/ B2-16 矩阵基础3; f' P& ]/ e9 @# d0 t5 U0 E
2-17 numpy模块使用
7 u6 W X3 v' k: ~4 f2-18 matplotlib模块的使用, k+ L- C5 \+ V/ \3 x# d- u! v5 I7 |
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1- R2 q1 W0 q& c9 l9 _6 T2 d
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格28 i- d; l2 G- Z5 m7 R3 X3 [
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
# @9 i4 f1 X2 K8 C- |2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4. I! l d9 e K+ u. d/ I' j/ s
3 I2 ~1 f/ H: l第3章 计算机视觉加强之几何变换
$ I4 k0 _0 n6 e, v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。! ?* l7 Z' g7 h) _% t
3-1 本章介绍% B) M; w+ K! a& l, m4 B* F
3-2 图片缩放1( \8 b9 z3 ^8 _% E
3-3 图片缩放2
! t" z4 R G5 b$ ^1 \) g; k3-4 图片缩放3! b0 J+ F, |( D, h1 `& T+ |1 W
3-5 图片剪切9 j. A1 g* ]' I+ L
3-6 图片位移1
; U( J! _; N# i) @# ~3-7 图片移位2
" E: D. o6 h) r/ ]! w1 v) G) p3-8 图片移位35 |- v: e% l2 J1 e
3-9 图片镜像
' n' p. @/ ^7 w4 j3-10 图片缩放6 K+ E; n' v$ L0 u& ^
3-11 图片仿射变换
, h) D8 Q" E6 G& T3-12 图片旋转
6 r* n8 p, X: p: f8 O3-13 图片几何变换小结$ q' ]6 q7 U7 _) q; R
5 G4 X9 o6 A0 d0 i( }3 J
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制: q/ b! ^8 o$ L5 W
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3 n5 u8 Y1 ]- J q; P. z
4-1 图像特效介绍
$ s( a' X; K3 `/ B* `8 c4-2 图像灰度处理1
4 u1 }' e0 X% n3 p: J2 W, d4-3 图像灰度处理2
( p4 O& m7 G6 U. C4-4 算法优化% _6 v; G9 ~! S* m# D& {
4-5 颜色反转
+ [0 S3 p* k. @. [* v) y/ {4-6 马赛克
, E8 M) e' K& C, F6 |4-7 毛玻璃
! m' \6 q, r( H+ ]" N; s" e2 B7 F" ]4-8 图片融合
- W9 b% z0 A+ M% ]& u4-9 边缘检测11 s5 k/ G' j" F8 `
4-10 边缘检测21 x$ y: ?+ R) x" W! T3 a: f
4-11 浮雕效果8 T L, S6 V K3 X" `% G, K
4-12 颜色映射
6 U$ d; l+ N" e+ u2 _+ n4-13 油画特效 a/ b; c5 a: ^' `( p
4-14 图像特效小结
; \5 u( J, y2 B' N- a7 @% t2 A$ @4-15 线段绘制! D( w# U _) Y& ?; X
4-16 矩形圆形任意多边形绘制+ n* `; F$ w7 E$ m9 Y! ]
4-17 文字图片绘制
5 c" j2 l' [3 @
+ l3 d/ E }: K3 _- q第5章 计算机视觉加强之图像美化
. x) O# H' w& h( e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。
& P, ^. [8 U1 K2 b2 t5-1 美化效果章节介绍4 H* i8 F _3 \+ ?, }
5-2 彩色图片直方图' C1 {: l5 d3 w9 D" T+ `7 m* e
5-3 直方图均衡化; f. r) p8 g2 H/ E( b8 Z5 e8 S
5-4 图片修补
! g( ^" h2 x7 J* J2 |! ?/ |) q5-5 灰度直方图源码! ?4 ]1 u e3 C3 s3 f" {
5-6 彩色直方图源码
% ~3 X% J' |+ j. w5-7 灰度直方图均衡化" o Y/ z( @0 j" B7 [: [& B
5-8 彩色直方图均衡化
, b' x, y* T3 ?. d0 |4 x' p5-9 亮度增强: Z; @: P }( d7 Z
5-10 磨皮美白
" p: C7 N o6 u; r5-11 高斯均值滤波
0 M3 F+ l9 r' y( w9 Q/ n5-12 中值滤波4 ~. Y# t; V6 o1 r5 a ~, [
5-13 图像美化章节小结
& s! C6 _8 ~- S" p9 x6 N/ t/ G0 B
. H- E5 }8 P6 [+ E第6章 计算机视觉加强之机器学习
- z$ f0 i/ p1 j! 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。
# F* d$ s- r6 f8 I- ^6-1 机器学习章节介绍6 j3 c; B. a& _4 K: ~
6-2 视频分解图片
! }' ^4 D7 f# C9 x7 ~+ l7 b0 m6-3 图片合成视频
! O( W- |# \6 {* j; e) U6-4 Haar特征1& p2 E& t4 Z, V0 G! d( |
6-5 Haar特征2
- Y4 d& }! u% K2 W6-6 Haar特征3# |1 o' I- P% \( n! J
6-7 adaboost分类器1
) R& T+ u4 o v+ ~0 S' S6-8 adaboost分类器2: d* c' g4 {$ {7 P
6-9 Haar+adaboost人脸识别" N* E* ^6 \: I' G: C/ F
6-10 SVM支持向量机1 H" I/ Z' @) O$ c0 _, ?( s2 C6 V3 V
6-11 SVM支持向量机2
0 L) y1 ]) t. i, h& v% D+ [6-12 SVM小结
5 K. ~. ?* q7 z6-13 Hog特征12 U2 H4 |3 B) z0 n- \
6-14 Hog特征29 @$ @& G' b# ]: e
6-15 Hog特征3
; O0 |8 g3 t( d" i+ F3 Z& V. f6-16 Hog特征4/ _) E1 N7 C3 g& A7 i3 z8 t
6-17 Hog小结- K \8 p6 l. ~
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
% g+ R# F+ n: J/ w" t6-19 Hog_SVM小狮子识别2' C+ ~9 z: m7 D# `# |7 [% ]
6-20 Hog_SVM小狮子识别39 z( Y7 B0 J6 i( a+ R" _8 p% V7 n
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
" X' m0 z* @' T! a8 Y6 r6-22 Hog_SVM小狮子识别5) W7 N- }: |6 q6 D: r
6-23 机器学习小结
' Z1 r9 ?7 J! f* u
! L! G5 L2 [% s6 P第7章 手写数字识别
% P! [; w5 a" f1 h/ s+ L# N2 K+ l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。
; e% C" w0 g& r/ F9 K7-1 章节介绍
0 U% i. `; U) c/ r# J0 w. C7-2 样本介绍
) e F9 p0 x$ S7-3 knn数字识别1
0 A w4 v/ O5 C; t3 Q7-4 knn数字识别2
+ c, M ^- a$ {6 f7 _7-5 knn数字识别3& p/ X. U0 o2 @4 K4 O5 m
7-6 knn数字识别4
2 d/ r' W0 F6 M+ q! [$ v2 U7-7 knn数字识别52 Z" M' v! D, S$ k& p: |
7-8 knn数字识别69 ], d- u1 U) w
7-9 knn数字识别7. V9 @. o% ]8 z( M2 y. |0 J
7-10 knn数字识别8& H: t% o9 Z/ ^3 R
7-11 knn数字识别9+ B2 x2 }. C- b& n/ m( K Q |
7-12 knn数字识别10
4 q6 A# M5 ?+ b7 w& X7-13 cnn实现手写数字识别1& [' I& K& F% r/ k; z8 ]: ]6 }# k
7-14 cnn实现手写数字识别2$ w* P1 }- J+ E1 J
7-15 cnn实现手写数字识别3
2 r: K& z" w) \* T' {% _$ \7-16 cnn实现手写数字识别4
. Y0 G. X9 [$ x+ W% y" r7-17 cnn实现手写数字识别5
3 A1 Y4 @7 C9 y r7-18 cnn实现手写数字识别60 A4 i# L, h% x5 _5 y
7-19 数字识别小结
5 A. q; S2 a2 V+ s4 i3 U" F x+ \6 a8 y9 K: X3 v. X. O! W
第8章 “刷脸”识别
+ t& v) q- m' w$ O4 c5 k: K) D' m7 c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。9 O& E; y J$ o2 ?/ U$ n/ ~! G
8-1 章节介绍7 V6 k6 M2 e$ k" U
8-2 最简单的图片爬虫
4 I# t2 z/ N/ |8-3 ffmpeg初识
) M2 b5 P" R& k) b% k4 {% s4 Y8-4 OpenCV预处理
+ ]1 B' a8 d8 v; x7 ~& N: y. w8-5 神经网络训练识别1
' L/ l. E1 w* `8-6 神经网络训练识别2& A8 T* v0 o! ?8 w& }2 j: \
8-7 神经网络训练识别3, A$ y; |9 Q' o/ |+ h
8-8 神经网络训练识别4' \8 v9 `# u/ r# o
8-9 本章小结6 G9 M( w# f/ W n/ ]$ r
. ^# b ^+ Z" I% ]5 H
第9章 课程总结; D, ^: X) d* z0 ~/ h
对课程进行整体的回顾与总结
2 z) U. a3 A- Q. w g* [- {9-1 课程总结
* k9 K% h1 Q- j A+ O! [
+ n* s! R/ e" U# M〖下载地址〗
& p* s6 F# R; i. q# V. R
1 @4 r9 z0 j/ e. T5 w3 |% L/ B q; h* z% g8 B
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; N6 a x- z' ?& p3 T/ N4 n4 ]; w# }3 c& O+ }, z0 O/ f
〖下载地址失效反馈〗1 H8 @5 M" p' L5 p( O: y% \, g
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- [9 r; h1 T0 |9 d# J* i- X
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