# u: m2 e2 U; J- V9 h) ~0 a9 G) j. T- K# K$ t$ H$ S9 `- `" Y
〖课程介绍〗
2 ?, O( O5 F8 l. NAI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! I$ b7 d8 t, J$ v2 i
6 s2 A4 @0 q+ V6 H. ^8 J〖课程目录〗+ Z% Y5 V6 D6 R- s k4 F9 S8 ?
第1章 课程导学
0 B# r+ _" }( V1 T6 U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 P# ]4 N% y7 n" b& y5 e; p1-1 计算机视觉导学 ~# v, F" ~( K. [
0 ^+ Y( Y$ p1 B( n第2章 计算机视觉入门4 _$ a: F, h! _% c' u, g
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。...& Y9 k! H/ I# \ m/ @
2-1 本章介绍
* s5 W0 l$ c0 v5 Q+ u2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建/ S/ _- v0 Y' L9 _$ m# m$ J
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建* `- i/ g. P! B/ q$ s" k0 S- k
2-4 测试案例helloWorld2 ^+ ~8 |' N' [ }
2-5 案例1：图片的读取和展示 A7 ?0 D+ G* A. l6 B6 W; C
2-6 Opencv模块组织结构8 A. V, {. d( U. ^
2-7 案例2：图片写入
0 s# C9 L7 j5 {. }: S* o2-8 案例3：不同图片质量保存
9 ^1 I, ^& g# _' c$ g5 m2-9 像素操作基础# d% N5 f) a2 X% Z: M
2-10 案例4：像素读取写入( o& J' g. r! V" w6 \9 Y) Y2 R
2-11 tensorflow常量变量定义
. Q+ s2 [, z2 e g; _& C" J) A2-12 tensorflow运算原理
9 Q p5 B( ^4 T, Q' |- O2-13 常量变量四则运算
7 M" k9 l3 c, P; j& }2-14 矩阵基础1
a0 ]/ _% L3 E R2-15 矩阵基础2* f9 g& t6 L5 z
2-16 矩阵基础30 D0 u' U7 L G6 M5 k/ S d
2-17 numpy模块使用. {* y5 Z2 L) }- |
2-18 matplotlib模块的使用
6 I$ k; d( o5 B \2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
0 X t+ d3 V, Q. U1 X& ?2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
) A8 a- C/ W, C& S( E, h2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
4 K2 f U) Z% y8 S" q2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格49 r. M1 L" @7 ^+ R- L
/ O% c# q& w) }( U) a! u
第3章 计算机视觉加强之几何变换
/ Y4 O: [$ W9 L8 W( }1 }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。' g1 O. n; e9 ~, R3 g) I
3-1 本章介绍
i" q1 \" W$ M) }# f" f3-2 图片缩放18 _3 a. `5 P8 i) u2 p
3-3 图片缩放28 S) @+ P5 I0 Z: N+ c, C
3-4 图片缩放3: {% b3 k' F+ c5 w
3-5 图片剪切
5 I, ~/ b5 q! c/ U2 _( Z3-6 图片位移1, |* x/ D' y% U! \
3-7 图片移位2% P- ~! b0 g, b/ ?2 f# V
3-8 图片移位3+ H( b6 _ M: S; ?. _, o* u
3-9 图片镜像% G- O" N1 q5 n2 m% u
3-10 图片缩放
, c( F Q2 u, E' k5 h" s3-11 图片仿射变换
4 ^2 H7 ]! D4 A* P/ S3-12 图片旋转. v' p6 V# V: a! ^. I+ B! g: C( f
3-13 图片几何变换小结0 L3 ~& r7 E% M; J2 g
/ [2 p( v0 r# l$ d8 z n$ p第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
7 o, l1 ^* \ v9 L) Q6 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/ ^# _% k, Z+ Z* l) }1 M; }
4-1 图像特效介绍6 P3 Z7 ~9 r# o! n
4-2 图像灰度处理1; B' T5 o) ?; z8 i' B) T' T
4-3 图像灰度处理25 Q. v* I- |* w" N) j
4-4 算法优化
9 F3 X+ U7 S+ [9 a7 x5 W4-5 颜色反转
; }% t% ]2 r! {0 O. n$ C3 s/ {# c4-6 马赛克
. s* _9 @6 K% e4-7 毛玻璃
' Y& P( D% M( T. c7 @7 ?9 F4-8 图片融合2 t8 a; j+ \" U: G8 x
4-9 边缘检测11 ]+ @2 b8 w( `+ _
4-10 边缘检测2( l: X/ @' @9 x
4-11 浮雕效果
7 C) e/ a/ G) v, r* x4-12 颜色映射
) B0 T' r. n- I4-13 油画特效
' T8 d( K4 h6 T6 k) D- U# k6 h4 M/ w4-14 图像特效小结, ~) b1 ^5 F: S+ \. Q
4-15 线段绘制
+ J- A( P/ b3 P+ O/ Z% d; t% L S4-16 矩形圆形任意多边形绘制$ m m# m1 U0 X* {3 b
4-17 文字图片绘制
6 |+ E5 t Q7 P1 V
6 T$ l0 a( ^0 Y/ P; q" u第5章 计算机视觉加强之图像美化# U( R$ P7 ]; n; M# 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。1 k$ ]% y" O, P# d! P
5-1 美化效果章节介绍
3 Q& s: Z5 N. G: U5-2 彩色图片直方图& Y* k+ h4 S: }6 h1 D8 w% t
5-3 直方图均衡化9 M6 T. Z" p( [# ?
5-4 图片修补 h% s) O d3 `
5-5 灰度直方图源码" y' y/ u+ P2 k2 V' m2 E
5-6 彩色直方图源码
% }6 G) [3 e: j7 ]5-7 灰度直方图均衡化* x' c8 O, F! F; _7 g7 ~
5-8 彩色直方图均衡化3 ?& L( J6 T, p& p8 |( z9 ]
5-9 亮度增强
/ A. b9 a; Z' O3 S% g5-10 磨皮美白
* ]- h) r, W+ }9 M* \5-11 高斯均值滤波
1 z, i; z. }( G1 U; x3 O ?! G5-12 中值滤波7 o, @# S( z: e! R8 n$ A! r
5-13 图像美化章节小结
- \6 P% |: D2 O, ]* T: H
/ T \! W- O6 V3 F3 u第6章 计算机视觉加强之机器学习
1 ]5 {) v3 t. c$ E3 M) b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。
0 H5 M& ~; g5 i; b6-1 机器学习章节介绍: G! W7 U2 x. e+ N' W
6-2 视频分解图片: c, c6 g% b5 L4 A; o+ D; l# j
6-3 图片合成视频
. D8 {; t, N1 m0 t: w" f6-4 Haar特征13 X5 z: G. A* `+ W
6-5 Haar特征2
$ |9 b# \1 j+ i* y# X# T3 J2 V; v( o1 `6-6 Haar特征3! f Y& O1 Z# f5 Z# y: o
6-7 adaboost分类器1$ R3 }' `# y) w5 C
6-8 adaboost分类器2( L- X" D- F8 g6 O
6-9 Haar+adaboost人脸识别( b/ a% `1 m1 e
6-10 SVM支持向量机1
) z, \9 t. a5 c) Y( C6-11 SVM支持向量机2
. M+ x2 E1 o% Z7 c! w3 `& k6-12 SVM小结% t/ q4 ?$ v. m3 _
6-13 Hog特征1+ | m/ M. O8 M6 S
6-14 Hog特征2+ f7 a# v; H; s E4 Q6 B8 {
6-15 Hog特征3
p0 F2 p* Z# b. z2 F$ u9 u6-16 Hog特征4
1 ?) M& [" h+ _, n6-17 Hog小结7 D5 u s& b( I! g* Y; E6 r) T
6-18 Hog_SVM小狮子识别18 r8 _ t0 _6 v+ t
6-19 Hog_SVM小狮子识别25 \* h# I5 Z/ S* l
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
* ]1 v) l4 N# e! D" ]1 m: N6-21 Hog_SVM小狮子识别4
! h9 ~2 P& N& U4 _ ?3 Z) Z$ M9 x% b6-22 Hog_SVM小狮子识别51 [8 r4 D9 {) g# J: l
6-23 机器学习小结
% E3 r V4 F" j7 H7 c. B8 [* k. n) E0 Q; @4 s3 {: U
第7章 手写数字识别0 n8 ^& o) a; o* M$ s( z% _! w
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。6 u6 P& Q' X1 r
7-1 章节介绍
) O8 J6 k0 M- t, A5 X7-2 样本介绍
$ q0 a1 J% b( o; Q, @& X% ^" V7-3 knn数字识别1# v9 t/ k) c8 }7 n7 ~
7-4 knn数字识别2: S9 l7 [+ R; q( I- D0 n
7-5 knn数字识别3
# Y( S: q8 w5 W( ^& m2 I6 l+ R* c7-6 knn数字识别4" k* i/ l7 a+ Q9 A
7-7 knn数字识别57 m h5 R# g3 C$ ~
7-8 knn数字识别6
' T. f) f" g. |9 q7-9 knn数字识别7# j$ J+ j2 q; W+ Y
7-10 knn数字识别8
! ^3 G+ C6 e' Q3 Y, [7-11 knn数字识别9
0 t9 j% G) T1 p9 m7-12 knn数字识别10
0 I' z, G" k9 I" i7-13 cnn实现手写数字识别1- h* u1 m m* o# T
7-14 cnn实现手写数字识别2* t; g/ T) z/ P6 n, N4 u
7-15 cnn实现手写数字识别3: a% R/ b: X o9 x: o4 [; q
7-16 cnn实现手写数字识别4
$ P4 C, ~! u! u; Y" n7-17 cnn实现手写数字识别5
) l' [8 ?3 J8 ?7-18 cnn实现手写数字识别6
6 I1 ^) s; E* t3 G0 [6 [7-19 数字识别小结
. t, \' P$ i7 i2 N
0 ^8 N% ^* @- P* r3 D% F第8章 “刷脸”识别4 j% R/ F3 Y! F- 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。
4 o, u3 J! f( k: }* f3 E: |. y8-1 章节介绍8 G& D8 \' e8 G, C0 _
8-2 最简单的图片爬虫
/ }1 `# F9 b$ K8-3 ffmpeg初识$ r* W8 l! C& w0 L
8-4 OpenCV预处理
l5 `1 _1 X- z; q: s8-5 神经网络训练识别1
$ `. u, A6 h. m5 J9 X8-6 神经网络训练识别2
( d/ \3 u) L6 H5 e: ^8-7 神经网络训练识别3( D) H1 v d. ? w' p! g4 y$ D
8-8 神经网络训练识别4
: Z% O) ~; h. h2 m$ \& b5 \8-9 本章小结$ D) R( b' c+ D* `9 g0 `8 h6 \) H& r* `
3 S, ~8 D' _1 J- S5 g( N* A第9章 课程总结
' ^2 \8 y) b. k1 Y# S% n对课程进行整体的回顾与总结( T# P0 Q' O% C7 ^* z/ A3 f6 r) |
9-1 课程总结) Y2 \5 s) P; M8 z6 X
2 }# U }# a6 q; Q( v' g
〖下载地址〗4 h+ Y/ V* `9 d* t
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4 E5 k; \! K3 c* x, q5 m f----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
7 f: {& b- w. e9 t% g4 O: a$ _$ C* F1 f8 ]
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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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5 V: }; ~2 Q1 T$ z4 Z7 ~; C3 |0 }- u1 s& m3 P! q4 Z) Z9 \7 `! n
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