4 j' P, \8 ~8 _' Q4 z1 R y# }% w
$ n' c! I& f5 s9 _( r' r! \
〖课程介绍〗0 I2 G! U \' [2 n
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。
5 Z) `( _* d5 V3 `0 w R/ O/ ]+ V* M: ]# K2 P! d
〖课程目录〗7 r5 D4 c. ^$ H
第1章 课程导学* L5 |3 j/ B. V; i, n: {! m# p* C
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# Z3 a& e% w* ?
1-1 计算机视觉导学
; @/ O4 j3 \& A$ O/ P8 N7 X8 A+ X6 a' y3 e4 ` F
第2章 计算机视觉入门
) Y+ a! A7 r* n2 z% E+ S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。...
; H' v) ^/ y- J5 L0 x, ^: a2-1 本章介绍
0 c* _* Y5 t: z' A4 w2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
) z: c% D" }( g" {. I0 a$ c9 ?2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建/ L$ m. P+ E7 Y
2-4 测试案例helloWorld. Q- o7 ?3 ~+ r3 }3 m/ o/ `
2-5 案例1：图片的读取和展示
0 T3 ]" m ]4 \9 ~2-6 Opencv模块组织结构7 a @, o8 E. P& v
2-7 案例2：图片写入. F7 U, c7 q B) T
2-8 案例3：不同图片质量保存 x* E' v% k( e+ p% N+ X. L2 m' L
2-9 像素操作基础
# A+ t9 n" p, E- O2-10 案例4：像素读取写入8 s- \* W4 L" I
2-11 tensorflow常量变量定义; }( a4 Q2 c1 Q
2-12 tensorflow运算原理
# H m* ~+ Y7 c( o2-13 常量变量四则运算9 Q; u9 E3 d: X8 W2 E: r1 z
2-14 矩阵基础1" C# m. d$ }* N+ H
2-15 矩阵基础2
, Y% g4 l: |+ j" b2-16 矩阵基础3( {5 w6 z1 S- c, c; I
2-17 numpy模块使用8 Y- L. K: N+ k
2-18 matplotlib模块的使用: a- W5 H& v# l0 }
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
/ V% O, W* ?1 g4 c; _2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
' |5 W8 N7 \9 d$ y: N2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3) `" v% d, L6 Q3 [# {3 W
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4: H. w g4 o' J
- I# }$ S% Z" W7 ^; ]. i- s* H第3章 计算机视觉加强之几何变换
! H2 |8 y" t1 Y$ E" g. c# ^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。
+ \2 T& G5 f5 @. G# _+ U3-1 本章介绍
7 j6 E( B5 g8 u# o- H8 K" [8 A3-2 图片缩放1
! X, N; d' Z* G* F- S3-3 图片缩放2) l! i( a1 B& q
3-4 图片缩放3
$ ^9 N( @; ^ M3-5 图片剪切
" v. h# Y) \5 S% T3-6 图片位移1 @; P, z2 W0 J {& O
3-7 图片移位2
( a6 `, r O2 ]4 z9 V2 C3-8 图片移位3
- Y7 R* u/ c% p: |$ K' I& B! ^' q* V3-9 图片镜像
( G5 G- I& h' {7 T/ u3-10 图片缩放" |( q# u1 ~7 K' p
3-11 图片仿射变换
% F* J" s+ f. y# ]0 n. A3-12 图片旋转: {1 p8 c% o! q+ k+ r" @1 D* Z! [% s
3-13 图片几何变换小结
" B- l% N' |6 U% f
; y9 |4 O% [) O6 R第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制" q$ f- r0 _9 x- a: ^6 B
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
0 L9 D6 W( F) b# J" K4 y4-1 图像特效介绍
( P4 u7 G* `9 x% C4-2 图像灰度处理1
+ r7 ~2 ~( A4 g2 g% s1 o4-3 图像灰度处理2
/ s% U8 ^. s! W, [! e* e t4-4 算法优化
' l7 `; D7 l# |: s4-5 颜色反转
" A% n* e8 O9 ~, {% r' ^4 N$ F4-6 马赛克6 [3 Z% n5 ]/ t( e1 v
4-7 毛玻璃% s0 i2 K. \; `$ ^
4-8 图片融合
+ E) D V2 u' S9 {; R* W4-9 边缘检测1) e4 ?# q' _& _" e9 n- a) l/ X
4-10 边缘检测2: h E4 c3 r7 p* a2 L
4-11 浮雕效果* D1 `2 S+ J6 j" p; D- |( f
4-12 颜色映射# W* b2 J, r% u+ \
4-13 油画特效# ^1 R, p" T1 f9 z( B
4-14 图像特效小结
5 g" a4 c2 j# k! q4-15 线段绘制: Y$ ^6 M- f; I9 _% t% m- o2 m
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
2 [( l( [$ ^4 Q+ e% t; c, ~* B& f( e4-17 文字图片绘制7 w: f4 v( L- C( {$ d* v5 e
( Q9 S4 e' V$ g. n5 [0 e' p
第5章 计算机视觉加强之图像美化1 H- c5 A0 {4 g" d* d7 A' r
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。
4 v# z7 k" G2 S! I y! b) Y5-1 美化效果章节介绍
2 e7 @7 d7 f) L) M" x" J5-2 彩色图片直方图
8 Q" g& G; _2 g: N- p; o. `5-3 直方图均衡化
6 c+ w: n3 \' v- E c5-4 图片修补
1 L; p. h- f: H# _' f' y- R5-5 灰度直方图源码. l2 Z! b" L# n
5-6 彩色直方图源码5 P. y1 b) e# Y3 h( j+ U
5-7 灰度直方图均衡化
^; W, U. V+ }; Y" e5-8 彩色直方图均衡化2 W D+ N$ x: u5 Y! p
5-9 亮度增强
3 W1 _! i! x( T0 L" F) A5-10 磨皮美白! z1 C7 k$ O3 w5 D; |; r( k
5-11 高斯均值滤波
; t: C. I: p1 o( w9 t+ V5-12 中值滤波6 t8 ], v9 b* v
5-13 图像美化章节小结
$ ^* {3 E% X* Q9 M0 z: C
- j7 K3 {2 `9 a i& k第6章 计算机视觉加强之机器学习6 b3 P" O" Z1 Z% f* q1 P
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。
! D+ J% p2 h. C: L- u6-1 机器学习章节介绍
# e& b1 Q- }" _6-2 视频分解图片
; W, \4 S% {" _4 A$ k6-3 图片合成视频8 J5 D, A. y; z* X. } p/ S; z! B
6-4 Haar特征1
; n4 r* S8 ] P4 O+ K; a6-5 Haar特征2) m! X6 V$ b, a" N* s+ k
6-6 Haar特征3
3 D# [* B% F, F$ F! I; G( E. u6-7 adaboost分类器1+ [1 J: l: p2 s$ d3 m
6-8 adaboost分类器2% J5 T% B& E' b$ A
6-9 Haar+adaboost人脸识别2 w1 f. ~; t4 h. @1 S
6-10 SVM支持向量机17 R8 {4 L% g" d& @0 y
6-11 SVM支持向量机2% C" S! L$ t+ x* |5 _- i' P+ z
6-12 SVM小结
) F' t* ?) z( b' b3 E( D6-13 Hog特征1" @! T' T4 _3 m2 T$ D
6-14 Hog特征2
/ y J% T4 t1 m O) b" R6 T6-15 Hog特征3
- W; O7 [; y$ T6-16 Hog特征4
$ O+ s" r: G+ t8 c6-17 Hog小结; z* O' G) l* b* B7 V
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
* p# U) Q8 K8 ]' x0 h4 |0 C7 v6-19 Hog_SVM小狮子识别2! {# x; T5 x0 P' p5 H8 ]! l# h) [
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
* X( T/ j' ~4 S2 v {6-21 Hog_SVM小狮子识别4' O5 Z' ~" i. o0 }( E9 U4 k1 O, }
6-22 Hog_SVM小狮子识别53 p0 a( r8 G, e% F$ a
6-23 机器学习小结& r' i6 m7 N7 e
" U& v0 |& T7 a/ ^' k第7章 手写数字识别2 f. ?* t! W8 C& [ \# 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。
" y9 h* R+ S4 ?' \& f( P3 }7-1 章节介绍
; b+ H, K, w& h x7-2 样本介绍: F2 ], z. ^3 e- r0 k3 r: L& y
7-3 knn数字识别1: ?. d* M1 r& m( ^# U: o8 M$ d
7-4 knn数字识别2. w9 b1 r& M8 j+ O
7-5 knn数字识别3
5 g% r% e, \1 X3 {7-6 knn数字识别4
: ]2 }2 w% U. h5 Y7-7 knn数字识别5* K- A2 t6 y' K' D) N& F
7-8 knn数字识别6
( J! b- Q- E! N$ k9 z5 t; \7-9 knn数字识别78 j s8 I- K. R! n) d
7-10 knn数字识别8
; n$ W; y. _* v5 a2 o; ~/ z) B7-11 knn数字识别9( t) n6 M# t. O/ d3 z. j( W
7-12 knn数字识别108 R# Y. l% i. u& x4 L6 m+ \/ X
7-13 cnn实现手写数字识别1
6 _( b( E( M; m5 n7-14 cnn实现手写数字识别2
' l' }( n. C) D1 r7-15 cnn实现手写数字识别3
/ ?1 ]( _! {! H* ^$ u( `7-16 cnn实现手写数字识别4
" R; o! l6 N' a+ C7-17 cnn实现手写数字识别5) @& b9 j7 _; G2 @* ]/ |
7-18 cnn实现手写数字识别6$ D) N ^% u9 j, r4 V( F3 |$ H; z Y
7-19 数字识别小结3 S. t2 k1 z' @8 _/ Q) U
" _( r, |7 X) F3 }7 S第8章 “刷脸”识别
# S2 v# _2 |2 f/ @$ }/ V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。
$ Z# l# |4 F# @% X- N( e8-1 章节介绍
% U1 d! v, J" D0 B: u: Q% |8 {: ]8-2 最简单的图片爬虫
9 q7 P Z" d6 N* C L8-3 ffmpeg初识
6 s4 F: Z P7 W8-4 OpenCV预处理
R6 B$ X& a1 y, n) v1 i. S' G8-5 神经网络训练识别1
7 s$ p, x! W) ^$ Z% M" p, g8-6 神经网络训练识别2
! ] I; X4 G$ o. V' t' D; O8-7 神经网络训练识别3
: e% i8 z. ~' h( H" V( X ]8-8 神经网络训练识别4$ e! q4 F: W/ |7 [. }
8-9 本章小结
3 f4 g/ a7 j; ~0 U; x' q) Y" t; s% t( j
第9章 课程总结
( P1 s* t+ W4 ^/ p/ L+ I2 v对课程进行整体的回顾与总结
# s, {9 h. G* ]2 C' P( _9-1 课程总结* [0 M. c/ E+ }% j" \
1 `; p! v) U5 ]& l; B" j5 s; [〖下载地址〗( a, ?" M. T2 O$ t9 b R
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) Q# c b$ a" o" k& B& |----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 I& Q% _8 _* a4 X1 u2 M
' X6 x3 \" W* A! s6 e& U〖下载地址失效反馈〗! ? B9 |; ^, V k$ Q7 m* o
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
$ h8 o7 F! T& a1 I. _" c. B1 n& s5 A& p; i# {( v) t/ u
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