* a4 K9 Y: q) D4 K; S* i, [
. a( ]* H* X8 @* q/ x z〖课程介绍〗7 F, p9 ?( \4 Y- Q% t
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。 [2 M3 c- W# t O f# O1 u
) t' C3 Y% h5 _8 q9 A0 h〖课程目录〗
9 ^6 X" C% q2 e! C- S2 F$ y第1章 课程导学% z% r$ T f+ C: {6 s2 J' b
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, l/ c {8 y5 a. U, s
1-1 计算机视觉导学4 C) b; f, d4 V/ m% C
2 h; ~% H7 y9 l. z0 @第2章 计算机视觉入门 C, ?! g7 p4 W4 ^) I' e
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。...( m& ~, x; K9 t1 y1 c3 e0 ]
2-1 本章介绍
" t& L$ }- w2 S2 L" ^" y2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建* e1 R3 E7 W- g5 a! S
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建8 |& M2 W& N1 S7 v4 t4 s; S
2-4 测试案例helloWorld/ ]9 ~; s0 |- U; @& h4 c; s
2-5 案例1：图片的读取和展示
* ~7 i$ i) x. h% K4 P2-6 Opencv模块组织结构: G" Q5 ?1 h6 \; f
2-7 案例2：图片写入
! D# O) x5 B/ Q. i+ M2-8 案例3：不同图片质量保存/ A0 [8 h: W0 M7 ^
2-9 像素操作基础, x, x4 R9 X1 t8 N {, t
2-10 案例4：像素读取写入5 m' f: r" C# Y3 W; G3 _# _
2-11 tensorflow常量变量定义
4 d, q' a& Y( G: W& Y2-12 tensorflow运算原理1 k: s( g. y7 e; v
2-13 常量变量四则运算. I9 n- P- q* c
2-14 矩阵基础16 c! r1 v4 V, E; G/ `
2-15 矩阵基础2
. e6 g" ^. B# W$ n& \2-16 矩阵基础3
% q: j; ?. F0 N% ]. K7 X0 [+ ^' ?" e2 [2-17 numpy模块使用
0 k4 N9 e" u0 j2-18 matplotlib模块的使用) N( e- M( B2 i6 _& Z7 u
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
& W: ~$ F! o3 K* F2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2% _ A* H6 s* `
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
! @' U- N: B- ]4 @4 k( v0 Y2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
; `' A. q" ?; d9 W7 ^! l' w
5 q% O# \$ O' q- |: g- C, ]) f第3章 计算机视觉加强之几何变换2 M- C' u$ n4 M- n: F$ ~1 m
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。! D/ w2 ]/ F- a' F4 ]
3-1 本章介绍
9 \* t+ _6 m3 T7 [3-2 图片缩放18 ?2 R7 O a, `2 z7 y
3-3 图片缩放2
^) g5 [! K' r1 [7 D. i( O3-4 图片缩放3! B4 U8 d, B9 h) P8 Q4 o
3-5 图片剪切
5 W1 [4 F3 G6 f) e% u8 J9 U3-6 图片位移1
# d% C( ?2 |' ^" n# S3-7 图片移位23 H; [& V) g" q* H
3-8 图片移位3; X8 y! }; v" [1 H+ i
3-9 图片镜像
" g' _' }/ f9 Z6 x+ D; ?3-10 图片缩放! L4 U. w: P; t
3-11 图片仿射变换* \0 p( W* e5 r6 |
3-12 图片旋转! u# v- {0 ]. x$ \4 K3 p- ~3 [
3-13 图片几何变换小结
7 D" ]/ v5 u2 l" P+ i1 ^' e7 |; m% k9 Y; O6 a: X
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制 ]! ^( \5 L% X* J) @$ i* X: v& o
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 \+ p( e4 d! b8 _
4-1 图像特效介绍* L* q' N5 s" z2 p8 J, u1 \2 m
4-2 图像灰度处理1
# x" N V9 u1 @! ?4-3 图像灰度处理28 Y4 y- x& w+ O: C
4-4 算法优化3 Z! _ I7 X: w, r3 q+ t6 b$ g
4-5 颜色反转
- U% ^" w0 s+ d4 @2 u# b9 n2 T" O; w4-6 马赛克# @9 F! o% d/ d: K& w
4-7 毛玻璃 ]' i1 Q+ U0 f( E4 P( Y
4-8 图片融合
8 |- n* v5 q! F8 A; i4 V4-9 边缘检测1
# e* ?& o6 I. {5 `4-10 边缘检测2& K, _/ c! H- J" r& t( p. ~
4-11 浮雕效果
z/ u; c" l( {' A* R w$ ]0 e# ^4-12 颜色映射6 f! G! k4 E2 q* R
4-13 油画特效# |6 l& V' q; A0 G4 i* x: ]+ u
4-14 图像特效小结
+ a+ ]) E9 x* X: ]! U2 L8 C, {+ q4-15 线段绘制 m" z5 U# N5 \% n9 y0 M
4-16 矩形圆形任意多边形绘制4 [9 z4 l# w& s5 j, K( ^6 q+ u& p) Q
4-17 文字图片绘制
' \8 o2 H' A/ B9 L* s' m& ?
( Z0 N; j0 T' u. E6 h x第5章 计算机视觉加强之图像美化
A$ Q+ _# n7 r2 S; \ U! Z5 b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。
0 ^6 k. d' e# i* f5-1 美化效果章节介绍1 C, m- O. i- F2 e, a" |
5-2 彩色图片直方图
; u+ ^! o9 A) Z7 G& p8 x5 o1 g/ l5-3 直方图均衡化
! ~! f! S, d, C* ~9 M y$ C5-4 图片修补
: G6 y5 n3 _3 k4 K5-5 灰度直方图源码
( `+ q0 |' c! _. Z6 u' {3 @( s* P5-6 彩色直方图源码' R% J$ V0 @7 c. A5 F
5-7 灰度直方图均衡化# j( f6 t$ N, p2 r9 I( C- t0 z
5-8 彩色直方图均衡化
, D* X8 T4 R5 W/ o2 J" f5-9 亮度增强& w7 `" Q: N( c
5-10 磨皮美白# ]0 T( s8 L7 N) z
5-11 高斯均值滤波
% v) }9 [: C& Y$ P$ a; \5-12 中值滤波' D. l; K3 E7 ~, o9 m. O
5-13 图像美化章节小结
9 Y7 @# T: d5 m* z! T) u; `
4 X' S& T+ W1 a* \+ i第6章 计算机视觉加强之机器学习$ R! H# c2 {. |8 Q. d- 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。
2 q. f. Y7 ~; Q& K6-1 机器学习章节介绍
+ e- C- g u) [, u! H6-2 视频分解图片
7 f3 }3 ]9 M' H5 \/ K4 e) m6-3 图片合成视频
/ Z }9 D0 s g% o8 }6-4 Haar特征14 E! R, U# n( q% e7 |2 O
6-5 Haar特征2
8 l# Z- H& N6 v8 {6-6 Haar特征3
) M0 n, x; @" H# \6-7 adaboost分类器1
) F+ U' i2 q7 ]- W6-8 adaboost分类器2
( B8 z4 p7 ~& V& ^$ P2 R2 _3 G6-9 Haar+adaboost人脸识别
1 p( \+ N& x8 y) x8 e; e6 x, v6-10 SVM支持向量机12 i) D& Z7 V( G' x4 O: k
6-11 SVM支持向量机2
1 B. y6 u, X) `# d, R' O6-12 SVM小结
1 `6 O# u0 k2 `' Q/ R) {6-13 Hog特征1/ U# I: c8 V' z" s3 z
6-14 Hog特征2% q; t2 m+ q3 ~3 C
6-15 Hog特征3
7 z. I+ g/ G. I2 u: j6-16 Hog特征4, E( B% o" W+ }+ u, b; U
6-17 Hog小结; \7 w& p. m5 t% G- X. C9 h) v, B
6-18 Hog_SVM小狮子识别1 J* k0 L$ t9 `7 U( p# q( A/ N
6-19 Hog_SVM小狮子识别2% _& P/ M3 T- R" c2 D( H
6-20 Hog_SVM小狮子识别3; e1 X: Z' s; O( v2 K
6-21 Hog_SVM小狮子识别4" e% z! J2 I w) O, \- o& i8 O) N
6-22 Hog_SVM小狮子识别5) X; l. Y) f. F u# v
6-23 机器学习小结7 ?5 D- J6 j/ Y8 X4 o
( S" N) k' r4 U" r第7章 手写数字识别5 [4 j% h, y$ i
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。
( Q1 V* m0 y9 l6 g4 H- v% R7-1 章节介绍
( ^/ t( h+ s& b5 c" ]7-2 样本介绍
0 X# y0 B; J' q& l0 H+ n4 B7-3 knn数字识别1$ @7 r( v% o. f! e2 G" m
7-4 knn数字识别2- _+ Y9 T9 E; a* ~
7-5 knn数字识别37 {9 \; N1 A4 d3 F- F1 p- ]
7-6 knn数字识别4
+ I2 D% d" L0 k. I2 c% r+ s7-7 knn数字识别54 |. c9 m n' d$ d4 V+ v
7-8 knn数字识别6* x! d$ t- {1 p: |$ y
7-9 knn数字识别7, N; a' g: ?" D( F# m; H/ p: z, h8 {
7-10 knn数字识别8
( h; ], F; f6 j. Z) R O7 `$ G$ H: X7-11 knn数字识别9& _4 h* f1 u$ ~
7-12 knn数字识别10
. N0 @; H: ]* D7-13 cnn实现手写数字识别1
- l- Y/ ?: m7 {6 ~7-14 cnn实现手写数字识别2& Z9 |8 S* a& U" l! \. A
7-15 cnn实现手写数字识别3% Z; q% R2 n5 x: q
7-16 cnn实现手写数字识别4, o3 |' a/ i6 e' M
7-17 cnn实现手写数字识别5
2 G3 T4 O. C; U# `; m7-18 cnn实现手写数字识别67 T3 u( F0 G3 r8 d. L3 x
7-19 数字识别小结; @! V2 s% x; ~
: q% S% l3 w C& R
第8章 “刷脸”识别
; ]0 n) p( ~# i. e \8 K2 _' A/ @' L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。8 C& ?0 J1 v2 s" L" s8 n U
8-1 章节介绍+ r1 M& X/ u6 i, F9 W
8-2 最简单的图片爬虫* ^6 R$ Y4 h; ^0 M( l
8-3 ffmpeg初识- E6 T4 J' R; o0 H6 v
8-4 OpenCV预处理: z% A; N/ V3 @" c0 y
8-5 神经网络训练识别1: b u# O9 c- o- J0 c7 O e
8-6 神经网络训练识别2
/ b1 k( b u# c$ w1 j/ W8-7 神经网络训练识别3& W/ L7 m0 @2 E6 O! n* o. H
8-8 神经网络训练识别4
5 n$ \- H2 J! f, p% x+ F/ F8-9 本章小结/ {+ V. A( z2 R' D- P- j4 A% O8 y
9 s. {& A5 o4 `+ p# T
第9章 课程总结
d! {* W3 B- g8 c2 P: |对课程进行整体的回顾与总结; e8 ?' l: s$ r4 w
9-1 课程总结
) I5 K9 }3 A7 i' L' G l0 P5 z* O3 L5 i/ V: v
〖下载地址〗& t; b% h+ |1 }' i; x
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6 H2 @, D# f4 H5 v/ D& X, t+ V有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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