2 j, F" F7 S0 y( C+ b$ U. M
, e3 M, z4 ~0 v1 H+ c7 x〖课程介绍〗
3 q% _; m7 {2 T' tAI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。+ E; ?* D x! c8 H- Z3 ^' Q
5 X+ i% k( y$ x' M P〖课程目录〗; F4 m4 A: F( k
第1章 课程导学! k! U# s) Z) R# M
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, N: ^' |; p# X5 ~
1-1 计算机视觉导学
6 R& }( S0 n9 b: \$ w
# O/ P: A1 J1 `9 K第2章 计算机视觉入门
I; o! F) \: n( M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。...! S! ]. W! q+ P2 ~
2-1 本章介绍( U+ }+ d1 [, s$ I2 [
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建/ X1 Q2 s/ O% H3 ]' s! x
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建5 h- Q+ m) T6 O( V: y
2-4 测试案例helloWorld
7 }% M- z) h4 l2-5 案例1：图片的读取和展示
8 B+ @% g @; _# u; I2-6 Opencv模块组织结构/ ^' `" I! p1 N) [! n
2-7 案例2：图片写入
4 z9 [$ S0 S# v8 B* q2-8 案例3：不同图片质量保存6 i' F+ ^- o( z- C( c. ?/ i2 Y
2-9 像素操作基础/ @, D4 }' k; L$ O! P5 N- c: `: s
2-10 案例4：像素读取写入1 M3 J- @& |1 j- _7 k! X# q
2-11 tensorflow常量变量定义
) q e5 h7 n) H0 w( C+ x |2-12 tensorflow运算原理+ i9 `1 J- a( Z. ~1 b
2-13 常量变量四则运算3 |5 A- R- {( A) _9 e
2-14 矩阵基础1
3 Z e" N' x" m$ q/ x2-15 矩阵基础2$ v& M; _" y8 G! W
2-16 矩阵基础34 @6 X4 i. C: M; U; q& p4 I
2-17 numpy模块使用
" h4 G$ U* m k* s2-18 matplotlib模块的使用; R) ]4 u, f. C; E* c
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
! e0 M/ N& u( `$ j( [$ p2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2# [* U/ q* T; D( o9 k8 [& L
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
% ^0 T! e+ [: x) \2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4& @ ?- E$ R |9 b2 a) L K/ {. ^
1 }& u) M) [. [2 l- K
第3章 计算机视觉加强之几何变换6 p2 r/ ]& G |- T& s
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 M6 b& V( y& N7 f: X# N! p1 `3-1 本章介绍2 s5 O: M8 w& Z) P- Z
3-2 图片缩放1
8 B! V9 n: Q; K, [( F3-3 图片缩放2
; g# E% k5 B. \% y4 d# D' O# I3-4 图片缩放30 s, t% ~$ A! {! Z# `5 s7 b
3-5 图片剪切
3 j+ r6 Y! V: d' n% }7 k3-6 图片位移1
( [" U0 ?' n6 p9 k3-7 图片移位2
& d8 s7 F% b$ E* ?9 `- x* e A3-8 图片移位3( C, W {) ?' ^7 X l2 u
3-9 图片镜像7 I5 N; _6 E0 |4 O
3-10 图片缩放
: E; `9 X* U4 P d3-11 图片仿射变换4 {/ U. E& B' e& w; e o
3-12 图片旋转* L8 {4 T) Q& q e
3-13 图片几何变换小结
& O: B2 x6 G: r2 {
3 S* w! \$ _8 A+ t第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
a: L: ~! ^ k+ I; Q. Z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 L# c, M# P$ h" y
4-1 图像特效介绍
" j! C9 V7 S# P7 u% ~1 O4-2 图像灰度处理1 }$ s' L, D. o) L! W
4-3 图像灰度处理2 C% R9 b- a( I
4-4 算法优化
* ~, B/ A8 @7 r( l y4-5 颜色反转& V2 w/ q' N( S8 C ?' v2 l! f, ~
4-6 马赛克
) i6 ^6 r/ K( i# U& Y4-7 毛玻璃
! T. [3 u# X# f% k+ o4-8 图片融合- w5 G; \5 N3 p+ r' H
4-9 边缘检测1( E/ ]2 A7 v) l0 i d
4-10 边缘检测2
' x w3 ?. j7 |+ e- M4-11 浮雕效果
8 N# V. Y) i7 Y+ \3 y4-12 颜色映射
! Q9 P* d! K6 Z1 L; w$ e4-13 油画特效
0 g. d% r, M7 |2 l3 f3 r7 B4-14 图像特效小结
" q' Z @6 a9 x, t5 @( u4-15 线段绘制; _/ b* u/ j- }/ G+ m8 _! U5 O: @
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
9 V, o# M$ y b O( s6 X% Z& V4-17 文字图片绘制1 C3 a9 d8 ` A) Y
, x4 `5 a$ M+ ?) o7 b
第5章 计算机视觉加强之图像美化
9 c' O8 J$ R0 C0 d2 g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。
& j0 D% l0 h' ^! A! q! w: V6 P5-1 美化效果章节介绍
- A8 A" Y+ T9 P2 O% M5-2 彩色图片直方图* c, ?7 N+ ]1 S) A* T
5-3 直方图均衡化
Y8 Z5 x0 `; v( Z5-4 图片修补! Z( z6 w$ u' t9 K; B3 p$ T
5-5 灰度直方图源码
7 R# o, e5 e6 d' D8 [) F5-6 彩色直方图源码
; R6 ~' S% L7 @9 e5-7 灰度直方图均衡化( F6 t# S. y! U8 T# I' z) s
5-8 彩色直方图均衡化
* K8 y I0 m& r6 ~* ?8 S5-9 亮度增强
3 G* w8 T6 n4 A$ I$ w! P" `( H4 ?5-10 磨皮美白
1 ^: [: ^% P1 n* @- { b& h" D0 h5-11 高斯均值滤波
" X$ \, t- ?& k2 h! c6 w# a8 X5-12 中值滤波3 }( \5 f7 E1 L) N7 @$ X% Z7 s
5-13 图像美化章节小结
/ g, u% j ^* h4 j3 E8 X
) {7 ~4 p; F4 d' f6 y8 Q第6章 计算机视觉加强之机器学习0 F& \5 ]3 c1 D1 A- 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。
: n2 D4 K& ~, O! W: a. _, s! p% H6-1 机器学习章节介绍% f) [* q e9 K' F
6-2 视频分解图片1 r* G: Z4 L$ g Y0 f( \% C" K
6-3 图片合成视频% H& }3 s3 F9 M
6-4 Haar特征1( D Q6 d: m$ x5 [- v8 V
6-5 Haar特征22 O N! ]9 z4 F/ f# E: q1 Z
6-6 Haar特征3 `$ f! e, H# V! X) y& T9 E
6-7 adaboost分类器18 L! Z1 n& R1 m" c- \( X, W; ?5 `" Q
6-8 adaboost分类器2
1 R# C' c* I$ e; p2 j A6-9 Haar+adaboost人脸识别
& I1 I3 x6 Q' |9 S* ?6-10 SVM支持向量机1! N( j' V* g4 T7 i7 H
6-11 SVM支持向量机21 b2 M: B+ m. M; p$ P/ Z/ i
6-12 SVM小结
# J. i( O5 j, v! ~2 P* g$ R9 m) y6-13 Hog特征1
7 c# Q* B0 L8 {0 s) z! \1 J6-14 Hog特征2
7 j7 }5 }4 W0 ^& t2 W6-15 Hog特征3
x2 r* j9 [; @, Z! d, R6-16 Hog特征4* ?0 z5 l& X/ a
6-17 Hog小结
% p1 J; h w& ]: `6 o. A6-18 Hog_SVM小狮子识别1
$ f8 T7 I4 C2 h ^ \- a6-19 Hog_SVM小狮子识别2* U; i1 m0 b- _
6-20 Hog_SVM小狮子识别3+ _3 r; |* ]) ]9 W7 v( E; O
6-21 Hog_SVM小狮子识别4' m2 G/ w0 f7 {# A
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
$ \9 o. J7 q, ]1 j, k) {6-23 机器学习小结
2 P4 \7 {' `- i5 Q
8 w _6 F8 H" k4 m' ?第7章 手写数字识别
6 o/ `8 S" e* C8 Q% e$ j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 G. _6 [- U* G# n) a# ?0 e
7-1 章节介绍! P& w6 R& w. ]5 T+ j1 D2 Y! h7 A
7-2 样本介绍
# k, R: f' W3 Q) J( h7-3 knn数字识别1# y4 j( @; H& Z: s3 E' u
7-4 knn数字识别2
' {/ f2 O9 \1 z( k7-5 knn数字识别3
/ ` t0 L4 l, c9 p3 t; @7-6 knn数字识别4
7 F% H1 \+ L, t5 E# g7-7 knn数字识别5
. r9 V* i, J; t& i' ~7-8 knn数字识别69 w4 k& B/ K1 ]
7-9 knn数字识别7
9 E3 o0 v S6 ~7-10 knn数字识别8
( I K9 |% m2 k; Z8 J' a7-11 knn数字识别9
" ]* c V! L! q& S9 z8 s7-12 knn数字识别10
; Z. Y" M/ Q+ N% N& R4 b7-13 cnn实现手写数字识别1# m* {* b) T: U' u# H% ], F( P
7-14 cnn实现手写数字识别2
0 W' T' T/ C( o7-15 cnn实现手写数字识别3
3 n, g3 c) P. o. x3 [+ M7-16 cnn实现手写数字识别4
% [3 E; J, r; D4 `0 z7-17 cnn实现手写数字识别50 @; ?+ D, s# t& {- T
7-18 cnn实现手写数字识别6
9 w, Z3 P0 Z3 X6 F1 _# w7-19 数字识别小结
O: a$ `. C: h4 K9 J6 J! d1 t2 [: ~ B
第8章 “刷脸”识别
- _$ {6 E& p$ I1 v) p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。 J1 Q' H+ d' V
8-1 章节介绍, V3 J5 b$ V. G6 d
8-2 最简单的图片爬虫9 v' C2 U( H/ Q# m# h5 S# k$ a
8-3 ffmpeg初识
9 O7 Z" M! W+ R! E a8-4 OpenCV预处理3 ]& ^% ?$ M% K5 \1 }. N+ d; y
8-5 神经网络训练识别1
0 m1 @6 F/ G5 {% c: s3 V0 {& ?8-6 神经网络训练识别2
1 k: n; V: c. i4 |7 z8-7 神经网络训练识别38 ]( V: U7 r' J% \& P5 W2 `
8-8 神经网络训练识别44 c$ f5 ?" k: p/ O5 U- x8 X
8-9 本章小结" i! p' ]) I W; _) V$ E5 z
7 z3 E5 w! m: I4 K; Y1 f" h
第9章 课程总结 `. w1 G, ] I
对课程进行整体的回顾与总结
9 I" y5 d$ v; i l: I. a9-1 课程总结
& ~* Z" d% q# s
: T. l& q% E2 d% f〖下载地址〗3 }& V' y: z+ o# u% m
- ]" B% N) U- w/ ?# L9 L- x0 }" e1 T) x# b% e. y
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 U" R; F& s2 H
# v8 A1 r2 M$ x# s. u
〖下载地址失效反馈〗
* `4 ]% }0 G8 l. `4 \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.com5 J) V g! Y: `8 N4 r2 c
9 g& G `2 @' [2 q5 p* ]. Z" b〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗) l4 r; C* n, b4 j* B
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) Y- |6 h, k7 c* S o$ g, S v& Z% J6 h
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+ l9 \3 {& k8 G6 J+ K( \, [- Y+ z. x5 }$ z% W) t5 e
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