' L! P. O& h7 l1 o _
/ t3 u* R( r$ s# N/ }〖课程介绍〗; j' q7 X$ Q* D4 C7 Q1 i
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 @' J& |. T: K' T- w( F$ | h7 R7 |5 [4 d
〖课程目录〗
: x. s% z' ?* Q8 o' L. j第1章 课程导学
0 _/ j5 m) J' s( Y A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
$ N. ~! c$ D" b$ z0 S+ g |1-1 计算机视觉导学
8 T0 N! O5 k$ j
" N5 F! d6 x. h9 e第2章 计算机视觉入门
5 X/ O& b+ C G4 Y( U# v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。...
6 a. P+ R* c! U1 \& v# B6 L1 z2-1 本章介绍$ I! R$ n9 \: H5 c6 K' f# E7 ^
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建: u! @3 Y/ D9 k/ w+ A% n
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建& E1 u: J& {4 `! A0 Q
2-4 测试案例helloWorld
0 T) g6 Z9 l: ]3 q# k( G3 E" _2-5 案例1：图片的读取和展示" A* A* Z3 k8 K. X# v
2-6 Opencv模块组织结构
9 c! [$ I& z6 r) b: g2-7 案例2：图片写入
, t; s! M: X: x1 @2-8 案例3：不同图片质量保存
$ C: ]* V- y/ D- ^3 s2-9 像素操作基础, D; U" {1 _ n" H) }' ?( _/ T$ x
2-10 案例4：像素读取写入
/ o1 @: q' |# H& f2-11 tensorflow常量变量定义2 r! z$ |$ l! A1 [' @+ K& N
2-12 tensorflow运算原理
& |$ r& B2 H3 |) R3 ^& x8 F2-13 常量变量四则运算
' W- F9 X. v) X# e6 d( O! x2-14 矩阵基础1+ w, I/ S" s# z" b5 h8 B
2-15 矩阵基础2/ O4 P) @2 w9 S$ i$ G& p' B4 i- h
2-16 矩阵基础3$ @: x+ D+ V5 S4 u `/ p
2-17 numpy模块使用
0 z' P6 b4 Y" E4 R. @7 r2-18 matplotlib模块的使用8 D, e4 h6 m2 ?# }, ~: ?
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格18 h/ Z2 U. A [* l2 C" _
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
7 ]) ]% Q" p& ~2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
0 r9 p0 I6 l+ c5 D; m2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
/ p/ H% D( _3 }& T) e* B
$ b' }. Z8 m( k5 W. `8 v第3章 计算机视觉加强之几何变换
" B7 y7 |0 L, @. j5 _; S k+ D0 @9 I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 [6 H5 {% M7 t+ F3-1 本章介绍; A1 {9 s! N0 A/ @: S8 L
3-2 图片缩放1 O. b% [4 D+ m! a$ t" z, s
3-3 图片缩放2
1 Q! B: Q9 a8 g. W" ^0 P) o3 w4 ^3-4 图片缩放30 S! e8 t& N! k. I" P: _9 b/ E
3-5 图片剪切
# f8 s0 ~: \+ S4 O- E3-6 图片位移1" C8 s. l& x, q6 n) N5 a
3-7 图片移位2! Y$ x# @* G, U" N$ x% X' A& j
3-8 图片移位3
% B% O( A* e- X( j9 x# Y! A* Z3-9 图片镜像
( S8 {, E# P( d5 E& M, W3-10 图片缩放( k2 Q' P% ?- l& i) N d r
3-11 图片仿射变换! }* W/ E9 g, E. F) o6 y \5 ~
3-12 图片旋转
* z% D. [ W% w6 c, b& J3-13 图片几何变换小结) X, O% ?, }; `' v
* h# y+ t# T h
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
! h& V9 W8 J9 |+ f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) a3 c7 J' o4 S0 {
4-1 图像特效介绍: `8 I0 F2 B! ^: B: a4 {) l! Q4 x" c
4-2 图像灰度处理1
9 a& ]1 k: z, Y4-3 图像灰度处理2- V) h) j6 y# d0 E' b/ \/ c
4-4 算法优化
) H( |, l9 q! L$ U% x1 z" W+ Q# V$ B4-5 颜色反转* M9 s- j) L6 D) U/ d# f% M9 ~+ h' E( s
4-6 马赛克
8 ]* S% r0 V6 C4-7 毛玻璃0 S7 g: I: E @5 z3 W% b4 h# L
4-8 图片融合
3 L( n8 l$ j' Q4 y4-9 边缘检测1
+ o$ O5 A. Z% G3 v4 Q4-10 边缘检测2
7 s6 t! W! H2 ~3 x% f, E5 y4-11 浮雕效果
# f! b: ?/ o7 Z4-12 颜色映射
9 n0 J Q4 j: A" Q4-13 油画特效5 u, H7 n K& X1 J; c
4-14 图像特效小结
, l3 Y. x8 \' w2 {4-15 线段绘制
+ c# o+ L2 r1 {1 y; v2 F! V' z4-16 矩形圆形任意多边形绘制) G% p: D4 H+ m3 o: a
4-17 文字图片绘制& R: ^9 Y8 m- ?$ \7 m/ w
% O- ]5 e2 }5 u第5章 计算机视觉加强之图像美化; |- W5 C/ g' x7 {6 r2 H
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。+ |3 E( _; k* j0 m6 f! E9 n
5-1 美化效果章节介绍
) R, Q9 ?- W' b9 ~5-2 彩色图片直方图
4 \ ~, G: `0 }- D/ u3 Z0 b5-3 直方图均衡化$ S! b- x3 q4 a L! n
5-4 图片修补
) j% R, ?) ~( v5-5 灰度直方图源码7 N+ |$ G2 d6 d- `
5-6 彩色直方图源码
9 O; d e+ F; T+ E+ e5-7 灰度直方图均衡化
) `$ ^( b2 G1 G# S; d3 t8 X3 Y/ d5-8 彩色直方图均衡化
; r6 V0 e1 g! Q5-9 亮度增强
) Z2 A, M! ]* z5-10 磨皮美白' N) Q8 W/ Y0 z2 V$ H2 v" l5 O3 V
5-11 高斯均值滤波0 Z$ I9 ]4 k. i5 u: O
5-12 中值滤波 \7 H1 v4 X9 ~0 H; i
5-13 图像美化章节小结
) g0 N7 K. l; b a( o3 W: E: O/ `7 n7 r# e2 i1 R
第6章 计算机视觉加强之机器学习3 t4 T* h2 C* B1 _; y0 j; C
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。& I4 s; Z( k) d1 B* v9 r D$ N
6-1 机器学习章节介绍
/ Z# B' ]8 P( N3 p6-2 视频分解图片4 ^( U- P& W# `, a# `8 o- F
6-3 图片合成视频4 x+ w$ _( @. C4 M1 n8 F) q
6-4 Haar特征14 Q0 Z+ C& B% s
6-5 Haar特征2
" r+ t/ ]' H4 n# E6-6 Haar特征3
- I, p. S- b/ o9 l3 t2 e6-7 adaboost分类器1$ Q; x5 I. {/ M! S: b
6-8 adaboost分类器2
6 C! P. r k+ _$ M6-9 Haar+adaboost人脸识别
. y8 B( T! j+ ~6-10 SVM支持向量机1
: ]! @0 O1 D2 w6-11 SVM支持向量机2
2 h0 b: x/ z6 ]9 S, ~6-12 SVM小结
3 J! c( |' |% w+ x6-13 Hog特征1& D3 \/ E4 g% H/ X
6-14 Hog特征2
. _+ A6 |, I$ b: t) R" c/ _* W* W6-15 Hog特征3; B I+ \$ z9 I7 W8 X, X
6-16 Hog特征4, x* m% h, ?4 d' f3 I* j
6-17 Hog小结5 b4 y, Y% B: s7 L4 m
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
4 O& d0 {, s3 M6-19 Hog_SVM小狮子识别2# x" O+ h! h* ` N
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
% Z; @# y9 T$ s- p' I/ S- G6-21 Hog_SVM小狮子识别4
4 S J7 \6 a+ y; E6-22 Hog_SVM小狮子识别5
- N, c8 B5 ]4 R/ `! O4 O* F' ~; Q6-23 机器学习小结
4 j K; y; o9 v& B7 i" H- X& H) `, z- g" h
第7章 手写数字识别
% P' W5 f% J+ ]1 \5 o8 `! v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。# p3 N. H6 q4 o: P& d
7-1 章节介绍
5 X2 l6 D9 p' J7-2 样本介绍( m0 \% I. S6 v
7-3 knn数字识别14 i* I+ w6 t2 M- x6 x: }7 M
7-4 knn数字识别2
+ G$ C5 W8 l6 {3 i! U7-5 knn数字识别3$ }9 i7 [, O. v$ D' ?6 G2 B1 \
7-6 knn数字识别4; Y5 r# [. B1 ?7 ?" i
7-7 knn数字识别5
0 f5 N8 \# V) Y% Q7-8 knn数字识别66 w1 @2 N/ {# X4 [' g
7-9 knn数字识别7% g0 y c( y8 ^+ F3 Y4 X. Z9 L- f/ m
7-10 knn数字识别80 n2 A8 m' ? q9 J/ R
7-11 knn数字识别96 ~* g6 Q+ j4 a" a
7-12 knn数字识别10: u; {* b6 u* E1 [/ L0 @6 V4 c
7-13 cnn实现手写数字识别1$ V) ~3 ~1 b! S; N: S
7-14 cnn实现手写数字识别2 d# `8 t- Y% X- M4 B
7-15 cnn实现手写数字识别3
- j) n" n! p7 c7-16 cnn实现手写数字识别46 Q; z& Q( R' X. I) r( Z
7-17 cnn实现手写数字识别59 u7 T4 ~. L8 c. K6 ]
7-18 cnn实现手写数字识别6$ V6 l% t& K2 v# y4 d
7-19 数字识别小结
6 b, d9 w# Y( E6 E
# C7 T) ~/ B0 V. c! D+ V第8章 “刷脸”识别2 ~2 k& t9 q9 b9 [
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 ]$ k1 C& o5 u5 m q8-1 章节介绍2 c/ b4 x, y* u
8-2 最简单的图片爬虫3 `$ u1 \$ ?7 P3 `
8-3 ffmpeg初识0 \# h T! m& ^
8-4 OpenCV预处理3 v3 Q! j& I5 L& V" L* I' M! i$ b: ^
8-5 神经网络训练识别1
6 T* s5 B4 i. q9 v1 w8 u2 Q8-6 神经网络训练识别2
' p) v5 d! ~( O+ @+ U4 ^8-7 神经网络训练识别3
7 p# {$ ]+ Q% Y* j: x, _: } N6 v8-8 神经网络训练识别4
8 L2 t1 l k( \4 P5 I8-9 本章小结
( N6 P' e M' T& B* L! ?
; K0 e/ h) n7 |/ {3 r' H/ d8 f& C第9章 课程总结
+ Q$ F$ Q6 Y4 ^对课程进行整体的回顾与总结
+ {5 G2 m6 f6 A9-1 课程总结/ z, t4 v! k7 }& B/ I) L2 T
N% B: _0 e2 B6 Z# \ Y! f7 y〖下载地址〗& w; F6 [0 q5 m S; w4 t
s# b9 U( g9 d9 p# _( s7 B d) |5 U8 O! r0 Y
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* {$ _$ l; C, |/ P8 P5 z+ `& z: ?9 R2 o8 B: [9 u4 D
〖下载地址失效反馈〗3 c2 j; l3 S8 d 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
' l7 X8 ]' p9 K" p! {' A) s) ]6 Q1 L
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1 z) g3 _6 Q# w3 V3 J$ D, V有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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