; K6 w/ C+ V4 ]/ w& l
( T- G: U; ?) v7 K6 |# J7 @3 c〖课程介绍〗
2 M* ^9 U+ P' w8 L2 A8 FAI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。
4 i/ d0 j+ v3 c6 h
2 A. k) R7 u/ O( V+ B〖课程目录〗9 ]( q- t0 h, S/ O+ G+ r
第1章 课程导学6 m% f0 ~8 z* G8 Z) ~1 b+ u
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& u' j3 t& r9 R2 ?* k4 C1 l3 a, a! h. ]
1-1 计算机视觉导学7 B. R0 t6 e1 x4 R8 m# |
0 h: A$ b2 u6 w6 u2 w5 A( {第2章 计算机视觉入门
0 O+ c" |$ w( b1 f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. O; l& J" G9 Q+ L
2-1 本章介绍: A' A% m/ b5 Y D
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建& m9 b$ J+ n3 h$ Z8 p7 {: S
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建9 t& S- _' n* j+ ~
2-4 测试案例helloWorld
: w1 W; o' X+ K; }; ?# r2-5 案例1：图片的读取和展示2 ?4 R+ H. _' C3 \/ n$ w
2-6 Opencv模块组织结构
; v+ Y: y" h: f# B! x- K9 T2-7 案例2：图片写入8 m* |* A0 C- U; a) Y( }2 q
2-8 案例3：不同图片质量保存
; n7 U, i9 U. s, x0 ]2-9 像素操作基础
9 K0 u4 p0 Y+ @3 r2-10 案例4：像素读取写入
0 q! l# g! L) Y2-11 tensorflow常量变量定义7 |; s1 O" f+ Z% I
2-12 tensorflow运算原理5 X( h7 C2 K; ~3 E) z
2-13 常量变量四则运算
# m7 Z2 ]7 F0 }" l2-14 矩阵基础1
; {- Z0 i* }9 D# \2-15 矩阵基础2
0 \0 M' F$ `+ r1 U, Y2-16 矩阵基础3: l' k0 A+ D, P* \0 U) B2 q
2-17 numpy模块使用
Z. c% J3 _/ Y2-18 matplotlib模块的使用
7 ^; Q* b4 W$ W9 X# X' z5 l2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1& { L( i, q- }
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
5 D. a4 l7 b4 m0 g# t2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3: V( Q7 I$ L! Q) f
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4" [, ^4 S, D5 j( f& w p3 y7 _
; N1 _9 _9 [6 M( c, `, S3 P9 Z
第3章 计算机视觉加强之几何变换
# _- I' g% [ _# K N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。5 Y: U1 ?. x( M2 A* n8 `
3-1 本章介绍0 z/ {/ w* A/ v' R( i# Z ^* ^
3-2 图片缩放1
: |" @7 Z: P; T; V) O3-3 图片缩放29 e7 P* ]8 ~3 s5 E7 L4 X' {) m9 u, M
3-4 图片缩放3
6 U V3 u/ j* @8 d2 Q# O$ y+ B3-5 图片剪切
: \8 Z+ `/ m6 j' `9 Y$ g) Q3-6 图片位移1 m6 d: l3 A& D4 }8 z& p: y
3-7 图片移位2
/ h# N3 Y3 Z" G: s1 o3-8 图片移位3
+ t; t9 Q0 b4 a0 S- {0 j3-9 图片镜像. c! x$ w. i9 h2 u
3-10 图片缩放
; f" K V( A/ a1 J( n% ]3-11 图片仿射变换
8 l. Z, D5 p8 M8 T" P( s# ~0 w3-12 图片旋转
! P$ W+ v- B/ r1 ^: S3-13 图片几何变换小结" z3 o! n/ B1 B/ o7 x
* x1 C" m& t- @6 @# N$ g9 F; ~
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制 Q/ _+ t: ]6 I4 R, Z) B3 [ {3 A; R
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- w h2 Q) ]! O0 J3 k
4-1 图像特效介绍" X$ {8 G( R3 |% N5 n
4-2 图像灰度处理18 l0 S4 p) }& p6 i9 N3 p, a7 q
4-3 图像灰度处理2
3 x) X/ [# p1 c0 L0 M+ o: v4-4 算法优化
# Q' X: B' D) K, p; ] r0 C' m4-5 颜色反转
4 \% P% d9 f. B4-6 马赛克
1 L8 d" Y& z1 X S1 [: \/ b* W4-7 毛玻璃
6 _$ V: W0 P. j% b Q8 e4-8 图片融合
! o; \/ N5 b/ f5 Z: ?% h! I. I! w4-9 边缘检测1+ S* v4 E) b; D" [
4-10 边缘检测2
4 _( ?7 q6 Q+ K4-11 浮雕效果
. e2 h1 K8 ]' d0 u; _4-12 颜色映射
% x N9 g# T$ y+ Y4-13 油画特效' K- y6 {; H- T
4-14 图像特效小结/ l8 m& j6 h9 [$ r+ v) ~9 W
4-15 线段绘制
! @1 l1 S5 P# M4 I4-16 矩形圆形任意多边形绘制
. U7 t( m: v8 F r4-17 文字图片绘制: G5 L, ^8 L% Q# J( W, u! x. M
, r- L, z- v. r
第5章 计算机视觉加强之图像美化
4 h/ R. D, e( F4 d& z' S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。9 ?1 Y" ]" G) y! f0 S# p
5-1 美化效果章节介绍
7 `# j6 g" l/ j5-2 彩色图片直方图7 q4 N1 N5 e6 a$ H
5-3 直方图均衡化9 i9 t' x$ c# B$ o$ `5 V
5-4 图片修补
4 d; y) G0 G# a: G( Q9 O4 Z7 q5-5 灰度直方图源码
" E6 e! }6 A. m2 U1 g/ G5-6 彩色直方图源码' U5 [. L. l" T% a
5-7 灰度直方图均衡化
( D6 R; F J4 U5-8 彩色直方图均衡化
9 w+ F: `8 _+ l( J5-9 亮度增强* w s; o$ m/ }" b& x- D1 Q @7 F
5-10 磨皮美白- R% [" @6 X: L$ E: ~8 E
5-11 高斯均值滤波
) t+ I- A8 ]" Z5-12 中值滤波
& V4 ^$ U: t7 x- O6 d5-13 图像美化章节小结5 Q* s c; x$ E; L
9 Q7 c/ U& A, K$ h, V; a第6章 计算机视觉加强之机器学习& x" ?" y! I5 q8 }& `/ z1 z: e8 Z
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。; h% |/ }$ p: A9 ~/ r% b
6-1 机器学习章节介绍
( D; r/ n4 w4 w% Y2 R: }6-2 视频分解图片; R8 n! u3 m. G/ A9 T$ B+ d
6-3 图片合成视频$ ]& h! O; d" v( B' F/ |. ]; T
6-4 Haar特征1
6 \* b) W/ J* p1 m. r$ |4 }" e: U% x% p6-5 Haar特征2
2 N V* j @$ q8 [6 x* K; Z6-6 Haar特征3
5 H0 O6 w9 z+ i3 f1 L8 R. B6-7 adaboost分类器1
0 [) u$ z0 X1 t) e6-8 adaboost分类器28 r- S0 k& ~) o8 l1 X
6-9 Haar+adaboost人脸识别7 b+ b& E& A! y; Y; [
6-10 SVM支持向量机1* v2 ~9 s) s; t7 r- {% w q
6-11 SVM支持向量机2
8 H! |) n; a+ |' R& ]/ Z! a6-12 SVM小结' B. K# k2 R8 O% d" {4 }2 f; i: J
6-13 Hog特征1% {% S1 P$ a% \) r- ?* `& _
6-14 Hog特征2
+ p7 Z8 o, ]+ c& B/ ~6-15 Hog特征3
" ?, Z8 S& H4 R i% x5 u* }. }6-16 Hog特征4
: Z4 {: Y/ o& l6 M, O6-17 Hog小结# R$ I; P% J T* j5 a- U
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
$ {; q- o: |! C8 q' [1 d1 b- O4 Y# t& Z6-19 Hog_SVM小狮子识别2
: l( ]3 v4 }6 c* x" y4 j6-20 Hog_SVM小狮子识别3
1 L; G) e3 y% T1 M3 G6 i: O9 y9 O2 J1 s; p6-21 Hog_SVM小狮子识别46 @( F2 o; c4 G5 q
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
4 M' ?) X5 e$ f! e+ Q2 k5 z6-23 机器学习小结9 k# F+ L; l0 u& a/ b! \
; x' @& P* B- Q- ~ P$ @# B, k
第7章 手写数字识别
8 w& y; `- v1 G& J v. 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。
' e: O: {- r9 ^% `& q: ~" G7-1 章节介绍" w* V6 M+ K0 [5 y4 @
7-2 样本介绍% `4 K7 Z) l7 m" r
7-3 knn数字识别1
& ^. V: O4 {' O: \7-4 knn数字识别2
% f: K* S1 ~0 ~- P8 h7-5 knn数字识别3
" M0 A4 N7 ]. g* [0 J$ t7-6 knn数字识别4) I9 k; u p& K! N. A5 o
7-7 knn数字识别59 h) Y! O. T# e- l0 {
7-8 knn数字识别6
8 j7 n" Y) m: @7 B+ K7-9 knn数字识别7
, u8 }, Q6 q& M7-10 knn数字识别8. K# Q) ^" c/ n) ?% {5 k0 w
7-11 knn数字识别9% Q4 v- ^ I& [( W
7-12 knn数字识别10
' L q- s; j4 E; d5 {2 |, o7-13 cnn实现手写数字识别1( ?( {0 q- m% m
7-14 cnn实现手写数字识别2
3 R# v; u+ |, Q+ r; k% {) x, A/ i7-15 cnn实现手写数字识别3( U9 e% |2 \" N" Z' v3 |' D
7-16 cnn实现手写数字识别43 S! M4 j: E4 P
7-17 cnn实现手写数字识别5
$ I/ e! Y) E' u) Y# L: B7-18 cnn实现手写数字识别6
& K9 W7 [/ ? R, S! U7-19 数字识别小结* E% F- n d/ ?: k% s+ t4 Y
9 @. M) X4 r$ K' R' U) r) W
第8章 “刷脸”识别% A1 t" V8 L, K2 I7 e/ l& g
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。
- Y- i8 p4 h8 _0 M7 s8-1 章节介绍
: G% ^ X3 q# v% k3 ?8-2 最简单的图片爬虫1 w+ _1 x2 C; D. o& I5 l
8-3 ffmpeg初识7 C' @1 Q- t7 R# p! l2 m
8-4 OpenCV预处理
- L5 c. t/ @2 V1 Q$ c( B8-5 神经网络训练识别1
! T3 C( N3 q: V7 O( C$ I8-6 神经网络训练识别23 u* Y/ c6 A' h# r
8-7 神经网络训练识别3; A0 L! i# H. F; a
8-8 神经网络训练识别4
! _ W y6 `- D. v6 D- C8-9 本章小结
/ r+ @. z( I u" b" a- g
$ _) {" b9 `: H$ h8 B, {第9章 课程总结 I4 q+ e4 p+ G f
对课程进行整体的回顾与总结9 G4 H: k' ]) p7 g+ i
9-1 课程总结- c/ d" @3 e! z9 F* K1 @. ?
7 S5 ]/ f( F2 Q @〖下载地址〗
' X; J6 w y+ M) W6 M8 |+ c; C7 ?6 y% i% H6 b5 i7 O
# M+ C1 N# x6 s0 z, o& V7 a) B( o
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
: B/ u& e7 G' d. |) i" Y" W4 m* p" _, S1 m
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