9 o6 [8 {9 a3 Y k, B. z, [8 ?1 M6 z4 X- p3 r d
〖课程介绍〗/ z( s; S4 t. m- x
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。
f& h" o2 O4 W
/ Y7 i# n( O! W n: m' c, q〖课程目录〗
* e _7 f2 W" o! a! B2 Z第1章 课程导学
8 r+ g" Q" l( g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
1 [9 P- d1 g/ J, V2 s$ B- w1-1 计算机视觉导学
4 n" `* m# N% p3 t f- `
- N, U* y; ]4 k, X4 s第2章 计算机视觉入门( ?% Y' L# X& u* x
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。...8 g% a# J u. H1 W1 h
2-1 本章介绍9 b7 a! d9 I3 `! P: N
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建5 H4 ]5 _ }/ Z+ H8 T: l* `
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
; ^9 d6 O0 X, e; X- B2-4 测试案例helloWorld
: H" u$ y3 R6 T* S" W; ]0 N6 c2-5 案例1：图片的读取和展示6 F/ D" B& { v; ?
2-6 Opencv模块组织结构8 k8 y9 E! O. f& t& _; I' ^4 s
2-7 案例2：图片写入. q4 Z7 b: l; x( P- K4 d
2-8 案例3：不同图片质量保存
9 e: B% x+ g% w( e! s# C2-9 像素操作基础
4 k( F5 u0 y. N) q" v: s% g2-10 案例4：像素读取写入/ p0 k5 b ]8 d9 r2 W! a
2-11 tensorflow常量变量定义
5 y" Z9 i# u% B4 r9 L/ o- E+ v) I2-12 tensorflow运算原理
l2 p% _4 k% J- }+ c2-13 常量变量四则运算
" r+ C w7 V' t4 R2-14 矩阵基础1
8 U) j ^& l1 k. w2-15 矩阵基础2
2 W& x, h6 n& {, t2-16 矩阵基础3
6 \# |/ w) G; T( S! B5 o2-17 numpy模块使用
2 [) I6 Q$ R0 u1 R0 A2-18 matplotlib模块的使用
" X5 V5 H0 r0 S2 B5 Q$ X2 |/ d2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
& m* W3 Y# g; b; g2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2: Z; v4 R, H' Z2 ]0 ?8 h. n( N& l
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
, V8 W2 y: @3 ^# B6 _& H2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
/ i% V8 V# U/ }6 H3 Q# J
( e/ C3 k7 b6 { C- |9 {第3章 计算机视觉加强之几何变换) v* m7 H) w7 g- X5 _& c. |" u6 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。" P! ^! v% \$ W4 ]4 ]; L: K; V
3-1 本章介绍( [' X: L- t9 h: k q' Q
3-2 图片缩放1* A* G0 z& m- y( F
3-3 图片缩放2
9 W# r/ g. v# m3 @! J; X3-4 图片缩放3
0 k+ w4 _4 Y9 v$ O# L4 q3-5 图片剪切
, v* A4 O" E' t5 l7 Y8 B3-6 图片位移1
+ U4 b" l8 E/ a6 j' T3-7 图片移位2
6 b; o& e& ~+ H3 P3-8 图片移位3
. g. I& Q9 p; U) f# A) q3-9 图片镜像
5 k; M: J5 q( A3 v- I) J3-10 图片缩放: p4 ~5 @! Z* P& g6 z2 ^
3-11 图片仿射变换0 a* x9 f2 _- D) T: s: _( f
3-12 图片旋转
0 ?% b' s& v. A7 V5 y7 G" R+ w3-13 图片几何变换小结- ]% K3 c2 V. p( ^/ K+ q. n( J; B
' H2 K; P% N* ?7 P o8 m7 r第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
+ R) ]: |- ^" z( 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
! [) {9 P* N9 h* e7 |# Q4-1 图像特效介绍0 U' N# G6 m2 F; H# g5 _. N
4-2 图像灰度处理16 `% |! h) X4 v6 w3 v
4-3 图像灰度处理2. |: E6 i, f+ C+ o4 Y% u0 h6 c
4-4 算法优化- d+ y- j3 { V* x
4-5 颜色反转" f) t/ Z5 l: f8 h
4-6 马赛克 e7 ^# I( r& L; Y7 N
4-7 毛玻璃# g9 z7 n7 t+ g
4-8 图片融合. w% K# B! [: S' E7 d5 A1 R
4-9 边缘检测1
! m) a; g5 y1 \0 e' Q2 k7 S( N4-10 边缘检测2. q4 A5 \ V, \! |9 G
4-11 浮雕效果: e: T1 C0 P1 z" f' @% r
4-12 颜色映射3 A0 B- {' [6 c7 n5 I( a! ?
4-13 油画特效
2 D, v7 i+ `7 t4-14 图像特效小结
9 z( p$ J6 J7 l; J' i0 ]4-15 线段绘制9 ]" G$ }& @) e6 A" c6 j" o& p
4-16 矩形圆形任意多边形绘制' t: @4 N2 p o- o3 n4 F
4-17 文字图片绘制) M' [' ?( U1 q/ b$ q
% `4 D% e3 x7 O& H- a! p2 |; M0 ~6 z
第5章 计算机视觉加强之图像美化
H- j/ D+ E' ~9 U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。: z% v! c( W0 y7 m
5-1 美化效果章节介绍* D- p) H7 ]6 _7 v8 v X9 A
5-2 彩色图片直方图4 \# C( G' {: A; n
5-3 直方图均衡化
# Y( z# Q9 d/ h& ?7 X- e- Z& ]5-4 图片修补. ~, j* f" j: f
5-5 灰度直方图源码$ z" i+ H8 |" N8 }5 l
5-6 彩色直方图源码& P2 {- O- m% m5 y' b$ g
5-7 灰度直方图均衡化
. i1 V& ?2 `" T6 V. c" [5-8 彩色直方图均衡化
4 C1 f6 t1 f4 S5 A5-9 亮度增强, x) A7 g+ c$ g% ]8 p2 {
5-10 磨皮美白
7 ~' w. e. u& |9 L) I5-11 高斯均值滤波" f7 ]: `3 o+ Z) o
5-12 中值滤波( M- O3 E) [6 a. A# j9 O# h4 w" h
5-13 图像美化章节小结
7 C$ p$ X U( r
; ?) ?5 O, j! b# V# ]第6章 计算机视觉加强之机器学习- o- E: v9 P" G9 ]
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。' W" a0 i5 V. P% o) O( Q
6-1 机器学习章节介绍
5 a0 ]" Q. a7 D l2 U6-2 视频分解图片$ Y F, X: }1 p8 [
6-3 图片合成视频 W$ j; E9 t' K/ b/ h
6-4 Haar特征1
0 E4 X. _7 ~4 D5 z) ~9 t$ A; D6-5 Haar特征2
+ w7 ?, }. C9 G S5 _6-6 Haar特征38 y6 {* O1 [" B4 @: ~. C+ O
6-7 adaboost分类器1
! ` `' t4 b9 j ?6-8 adaboost分类器2
" g3 t9 S: K! O# n6-9 Haar+adaboost人脸识别
' @% O/ u( h* F: `9 T* L6-10 SVM支持向量机1: J+ W, J4 f g1 W% e/ N+ |
6-11 SVM支持向量机27 |7 s: _$ G* a9 V4 \
6-12 SVM小结
0 h6 r) e0 Z1 s. H6-13 Hog特征14 u1 I. a; P$ k4 w, T
6-14 Hog特征2
' _/ W5 k& r9 R7 s. o. [3 B& t/ T8 U* w6-15 Hog特征3; `# k! L' X' o; q
6-16 Hog特征42 r& h, o. I- m- n3 b: d# g
6-17 Hog小结
2 i) x d( ]" P w6-18 Hog_SVM小狮子识别1
& E1 f! [$ X6 P9 l+ R/ d8 [6-19 Hog_SVM小狮子识别2
% {$ i# D$ {& M$ k7 \6-20 Hog_SVM小狮子识别3
9 c5 Y8 i4 | S* R6 l- X# i2 D6-21 Hog_SVM小狮子识别44 n% _$ c( `& i% V; L
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
! J: i4 t) d. C3 x6-23 机器学习小结
% F3 Q/ C5 ?5 _* A# n
8 {" @) z. H; u第7章 手写数字识别+ d8 T9 Q, [7 w1 I, Q5 r5 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。4 s0 \; [6 M- |+ X8 x& y
7-1 章节介绍
8 r' z8 t$ l( [7 z7-2 样本介绍
0 _$ E% K+ q" m: M7-3 knn数字识别1( f) ^ v3 [4 G0 c6 L, h0 L
7-4 knn数字识别2
* ~- A* e3 {+ q2 v# n7-5 knn数字识别3
: t7 U- r0 u% C- b; V# I2 Z1 r7-6 knn数字识别4
) I3 d6 I% P0 s+ |: n2 E3 \! z% b7-7 knn数字识别5
- D- o! j1 [3 u9 d. t7-8 knn数字识别6" T/ U L$ \1 Z8 I
7-9 knn数字识别7
6 y: V7 j( @( j$ ?) m7-10 knn数字识别8/ t" g, h U4 s' c: `- Q9 z- l( y" {
7-11 knn数字识别9
; Z: @- Q; A# J1 M% n p. [- M: d' ~7-12 knn数字识别10
0 [ \" m5 s# o6 J7-13 cnn实现手写数字识别1 w O. \9 z) p& c
7-14 cnn实现手写数字识别2
; R4 G- p, _4 q! t( h4 ?. B; s; o7-15 cnn实现手写数字识别3
! H. r0 |; G j7 l8 B3 O$ g7-16 cnn实现手写数字识别4
. E0 c6 ^# I( U4 D P: n0 o7-17 cnn实现手写数字识别51 W; [) |! @$ I
7-18 cnn实现手写数字识别6
! t) _3 a$ j: G; v$ {! |% _/ A7-19 数字识别小结
, @5 ]) H9 F5 ^6 M8 |
) R# }* { ?; R7 S2 ^第8章 “刷脸”识别/ r9 w2 _) d# N: ~# a. S
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 X; W7 V2 K# m: T7 i8-1 章节介绍
: v* Q% f) i9 p9 [- X+ x8-2 最简单的图片爬虫
$ H$ H& N% n6 I8 e( g/ E8-3 ffmpeg初识# Y! i* \3 [( E, @- v) W! @( {
8-4 OpenCV预处理5 I- s# E4 G6 |5 B& j: o' x
8-5 神经网络训练识别1
% I4 u! w9 i$ u) Y3 G8-6 神经网络训练识别2
$ h- o# k; q. U- q- T, B* t* k) O8-7 神经网络训练识别3; @2 m% t: p+ o
8-8 神经网络训练识别4 n3 I4 n+ ]. S
8-9 本章小结
( @8 ?8 t6 D! j! ` x2 ]4 w; \' a7 f/ Q! r4 j' Y
第9章 课程总结
6 o" M+ }* Q4 [+ l8 l对课程进行整体的回顾与总结
3 L# S( _8 v, t6 s5 W! U" U9-1 课程总结
" ^4 {: k8 D4 k, n
9 C. v/ B- l9 T& `0 d〖下载地址〗
* Z' z! c$ O. y7 g) S
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1 e+ _. G7 A9 I+ W9 p1 V2 O8 Y----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
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