" I- m9 y0 P- u/ y3 L7 b0 f+ I+ X1 j/ X# Z& B2 Q
〖课程介绍〗2 L. ]* A; ~* a
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。 O* C# _% Q. o7 g: C) q8 P$ ?3 c$ ]
# p9 z" T3 R9 E7 a, E7 \. ^〖课程目录〗
0 ?! ~) N; o& Y) D {9 ~第1章 课程导学
/ [ b3 B/ c. v. w/ N6 q6 k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- q, ?' m' w5 V8 F h2 E
1-1 计算机视觉导学5 S* g3 P0 M: `# q1 c# L
* y! g; M) q$ O2 ?第2章 计算机视觉入门
0 t2 E- G! y9 r+ [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 a1 P- I+ T; R3 [0 l
2-1 本章介绍1 _0 M9 Q, @' P. i
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
0 ^* K* w0 {4 @ x- l: ~* t2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建: K4 s7 T6 Z3 X: m
2-4 测试案例helloWorld
- N9 R0 G5 P+ O6 \8 ]/ b" o0 A2-5 案例1：图片的读取和展示
* R! R, ]8 p/ _) Q7 O( X2-6 Opencv模块组织结构8 ]5 m) {& S1 c# k% d9 ?
2-7 案例2：图片写入1 }* L P( F4 o
2-8 案例3：不同图片质量保存# j: a2 v x" ~ B' X' h
2-9 像素操作基础
, \) v( |. f& r2 k4 T1 Z2-10 案例4：像素读取写入* {$ a5 L% T- p2 i$ N \) t
2-11 tensorflow常量变量定义8 t* n& T0 P9 m& Y
2-12 tensorflow运算原理( ]8 ^4 L$ M3 E% A4 O
2-13 常量变量四则运算3 z8 g2 K. D, O' o( n7 I$ }
2-14 矩阵基础1
) t4 [0 i! E0 t+ N9 ^5 r2-15 矩阵基础26 i U# G8 Y, X/ i! |/ d/ e4 D
2-16 矩阵基础3% \3 F# E) c' t
2-17 numpy模块使用
3 y4 L* m$ U' ^9 S2-18 matplotlib模块的使用
! v/ Q4 x$ ], Z0 U, u; s" A2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
& `" d3 J/ k7 D( n& E2 }2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
+ |) r% W* R# `8 H, t% i. ~* O2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格37 U2 {$ t6 R( s h7 r+ J+ h9 [
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
5 M7 i3 Q! x, J) O7 F$ ]
6 @ e5 e* b5 Y5 G# A% J第3章 计算机视觉加强之几何变换3 H) `$ {3 Z5 l# Z3 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。3 t ~, j9 M5 u& G
3-1 本章介绍
9 ]/ Q& [! n% D; w+ p% o3-2 图片缩放1. ~% T/ n2 C9 j/ ]8 ?4 j6 K, L
3-3 图片缩放2
8 _; m* e- f: J6 A- K4 \3-4 图片缩放3
: K+ J0 j* R; J, j$ C+ y3-5 图片剪切( K0 O9 [+ u6 |7 l
3-6 图片位移1
9 Q [! q& P! h9 P; D3-7 图片移位2( r3 w, j3 Z7 U2 L) ?1 g) W
3-8 图片移位3
$ n: D1 E& ^! o6 Q: ~ f" k3-9 图片镜像& g" X$ }9 n2 P0 v/ |+ \" G. o7 s
3-10 图片缩放1 ]. g( ?3 s* n/ r! g: l
3-11 图片仿射变换1 q! Y1 }- g8 N. |0 a% l6 u
3-12 图片旋转
+ f+ M* w2 y# \' Z' E, i4 f3-13 图片几何变换小结9 Z, y5 c8 g( z' N. i2 B, K3 q
+ H5 N3 F, f5 I& s/ d; i6 R/ E
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制' p% t H) B3 w8 j
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
. b/ [, f: }% n- @, O8 ], C4-1 图像特效介绍
7 ^; M Y3 R( n5 m) V& N# J( ~ @4-2 图像灰度处理1
* A! d, v% c' G4-3 图像灰度处理2
1 z, [- [" \7 X' M, u4-4 算法优化
X" h( j& A# j5 O5 D. i0 D4-5 颜色反转5 k0 ~# E! L' Q8 q; o! B" p
4-6 马赛克
3 a5 y& j5 t+ X9 I5 H4 a4-7 毛玻璃+ c7 n: c" U4 T! c( p
4-8 图片融合
3 B$ @. `9 x0 ~4-9 边缘检测1
1 L, G5 w6 @( _# L) z: G4-10 边缘检测2
, ]6 J5 W7 T" x* J/ H4-11 浮雕效果; @; D& H9 q/ _! T
4-12 颜色映射
/ L8 c* G1 E9 d3 l: g4-13 油画特效/ s$ o! o8 R" I0 h n4 R
4-14 图像特效小结: u S0 n( @) T. @2 L
4-15 线段绘制! G9 S" }/ i4 U& X' l6 e0 a
4-16 矩形圆形任意多边形绘制$ b& X7 Y* D" s1 y! S
4-17 文字图片绘制) d/ j; P7 g# @: [. @% Q
& e- T, X9 @4 o1 P1 C第5章 计算机视觉加强之图像美化- C `8 v8 W A
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。
6 m# a) n* V& ~( w5-1 美化效果章节介绍
$ g) D( \; M# }# ]$ J3 ?0 N5-2 彩色图片直方图
+ A# g3 I3 o, G3 H- }5-3 直方图均衡化
6 C$ ]3 p: P) y5-4 图片修补9 U* z- T, S, [, [
5-5 灰度直方图源码
5 \6 c3 n3 I% i1 j7 {5 o h5-6 彩色直方图源码; P7 d3 A$ T' a
5-7 灰度直方图均衡化
: q5 Q F: P. q* F! {5-8 彩色直方图均衡化: o! O6 A# b) p: F
5-9 亮度增强! d/ Z2 R2 |6 e) t" _" T( Y! l
5-10 磨皮美白4 {8 X- _7 L1 z0 W
5-11 高斯均值滤波+ k% {* f0 l h5 `4 @0 ^
5-12 中值滤波
2 q1 F( a* O7 H* z$ E5-13 图像美化章节小结: B. ]; K4 U0 v! i: x: k9 W
' m4 t+ X( Y# i+ M* ?, L! v第6章 计算机视觉加强之机器学习1 F" p; q3 r0 i, y. ^! v$ y7 n
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。- F! _+ j& v+ _
6-1 机器学习章节介绍/ T# Q f. f' M" I
6-2 视频分解图片
- Z: d! s5 z7 ^. }, s& v6-3 图片合成视频8 o: D- x u+ A" F, {
6-4 Haar特征1# S9 }5 e; o1 s
6-5 Haar特征2
8 u$ N: K" G/ L: R9 k6-6 Haar特征3
( Q/ |" A8 [& ^9 Y9 U: o6-7 adaboost分类器1
6 e4 B+ U# I, _. _6-8 adaboost分类器2/ g' J# @( ]# I8 I
6-9 Haar+adaboost人脸识别
7 j. c, t, n& |6 F7 H6-10 SVM支持向量机1
. Z2 U1 b% b& _6-11 SVM支持向量机2
* x+ R& V7 E* w6 A: R; U6-12 SVM小结) s9 E, N+ m0 o7 L
6-13 Hog特征10 n+ r* T6 Z0 W2 n
6-14 Hog特征2( N1 D" D% M* h# t' [0 t
6-15 Hog特征3
3 C/ H7 }( p7 r0 U/ z6-16 Hog特征4
$ p1 t: v5 y6 h6-17 Hog小结$ x" {+ m. ]6 \1 `6 U
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
+ i: T0 h( y. U6 ]8 W& d6-19 Hog_SVM小狮子识别2
) J; c. R' q6 l9 {( H( @9 k$ _6-20 Hog_SVM小狮子识别3
+ {! @' z2 i% U7 M) g, H6-21 Hog_SVM小狮子识别4
* V1 o8 N" U) i; s- t8 w6-22 Hog_SVM小狮子识别5( Y p5 ~& [# F' f% @5 O; S9 M
6-23 机器学习小结
+ y, r3 `9 h! L, u* O0 P$ O* u% X
第7章 手写数字识别; g7 \5 A, P3 e7 x& P4 ^
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。- b* x3 L5 m9 l7 q, W
7-1 章节介绍
. F% e/ K" h' a* q$ t! c7-2 样本介绍% l* t/ Y" J( i7 G3 g
7-3 knn数字识别13 C( x1 K, \7 s2 d+ t: b
7-4 knn数字识别22 p3 \& w; {" w
7-5 knn数字识别3
+ Q7 a1 F4 g( E1 Q, P7-6 knn数字识别4
0 b9 h7 b7 d/ o7 p7-7 knn数字识别5' F" `, S/ {4 ?9 D, i: A
7-8 knn数字识别6
9 e" B- {4 c7 X/ j7-9 knn数字识别7
8 {2 h& {: R5 ^2 u" k7 E7-10 knn数字识别8
! ~1 T1 o+ H! F0 l) Y; o' n7-11 knn数字识别9! O. J6 P h7 H
7-12 knn数字识别10# `! M$ w' \- H+ X. E0 s, C9 s
7-13 cnn实现手写数字识别1
! F& v$ `. L; k/ _* ?5 g7-14 cnn实现手写数字识别2
) |0 b/ y( @3 | @- y- ~& z3 y4 F; l7-15 cnn实现手写数字识别3$ e" _1 u5 y5 G/ i- l# k
7-16 cnn实现手写数字识别4
$ g1 y* K2 z8 Z2 }: Q8 S7-17 cnn实现手写数字识别5
3 C0 |9 h- P0 G6 M% W7-18 cnn实现手写数字识别6
$ g+ ^. I& y" v7-19 数字识别小结
2 \# d4 e/ x& _, [+ v& M6 n5 H, P- B( b$ ~6 Y! e
第8章 “刷脸”识别
. ]6 N! I9 N' m$ H3 A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。
' }( u! b! I7 j1 w" r8 U8-1 章节介绍
" m0 ?2 S: e8 v2 r4 p7 N+ y) t8-2 最简单的图片爬虫
/ N/ m7 n& X; R2 J: o8-3 ffmpeg初识
9 z) _$ g9 E# D. m' {( N8-4 OpenCV预处理. P! i: x/ F- L: s7 C: ^* ^
8-5 神经网络训练识别1
( N* W8 A. l/ [4 h- T$ i8-6 神经网络训练识别2
) m3 p7 Z6 Q. a. H) E8-7 神经网络训练识别3. R3 @0 r2 y1 P4 F' @
8-8 神经网络训练识别46 l* Y* z0 w& ]; R" P7 w( D; n
8-9 本章小结
! X. y' i/ u: B+ a8 _) C6 Q7 e* }( B# E9 \
第9章 课程总结( _8 C% h, D, n# a, }6 k
对课程进行整体的回顾与总结
3 O( a2 X8 g0 Y2 Y) t4 r9-1 课程总结! O3 r# R5 i( v% h" ^! B% P4 c! L
7 Z2 P0 {5 R1 y$ U! B' u( C* K
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* h2 l1 I, h' }( Q4 ~' V
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