& t& ~1 K0 m% k+ }8 E" ~5 }7 F+ ^
〖课程介绍〗
3 \9 l" k3 e+ ?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。 ?! b" y7 w; N" W0 `
% Y l. i( r/ o
〖课程目录〗. K- a. G( T& x" }
第1章 课程导学
2 ` Z( n4 s: ~6 b1 J" m7 A( 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; X% w' e2 V5 V$ ^' k
1-1 计算机视觉导学
& X0 \/ P# R/ Y( q2 r8 {
8 p3 X) v3 ]% b/ ^$ L8 f1 W第2章 计算机视觉入门/ z' o" t% I9 M. I9 m7 Y
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。...4 m2 N- M, ` ~# J! w0 f
2-1 本章介绍
+ K$ r7 I' g) X4 m: u# [, R0 n2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建3 g7 t% S6 F1 X- ?
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建7 K& U! F( Q6 @/ {# e9 K0 ]
2-4 测试案例helloWorld
/ t9 f+ ]. Q" @! |2-5 案例1：图片的读取和展示7 M4 H2 E5 T; S3 T
2-6 Opencv模块组织结构' _' y0 J+ Z3 P- n2 Y
2-7 案例2：图片写入
7 f9 c# Z) t, `2-8 案例3：不同图片质量保存! z+ {6 r% J. v0 m3 [
2-9 像素操作基础3 m! i4 I, V0 P' }8 g: m* j* r$ q
2-10 案例4：像素读取写入9 Z6 g8 D5 J4 ~. M) u7 A
2-11 tensorflow常量变量定义- a* C+ c$ R0 r# v8 d% b
2-12 tensorflow运算原理
c0 U% e& {- v. o2-13 常量变量四则运算4 T. A6 X" y6 ^) B4 ^# B
2-14 矩阵基础1
e6 q: y3 _& S: U$ L' s6 Z; ]0 y2-15 矩阵基础2( _8 ?! D+ R! {3 j
2-16 矩阵基础33 ~- n" v' f( r# u. N- ]' } g
2-17 numpy模块使用" W7 Q* O6 M( H4 L7 w
2-18 matplotlib模块的使用: t1 ]/ c* G6 ?: b5 p; G
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格12 Q7 b# f) |8 L0 b% t5 C$ q
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
" k( S, q5 ~4 h2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
2 @- k- u/ H- }5 G ^7 p0 S2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
; t; b! i) T0 L1 V; u* V( W ^" W3 P6 G) }: y2 T/ L! b: P: c* e
第3章 计算机视觉加强之几何变换4 \- m r1 ]& O. X2 X- i8 b' |
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。
+ c/ J* ] G$ L" J* L3-1 本章介绍
9 V- \/ O+ d0 ?/ ^% b8 [6 {3-2 图片缩放1
# O, A0 D& y, e" b! N7 c3-3 图片缩放20 h2 @$ O6 |# O" y, h6 {
3-4 图片缩放3
7 \0 F# ]& V8 C" {8 \! c7 B3-5 图片剪切
2 s- |6 j+ L/ M+ w* T* p; Y( i8 B3-6 图片位移1# q# k* [) y# G% y& S1 H9 R! L# O1 d
3-7 图片移位2$ ?+ j4 I. h7 @
3-8 图片移位39 B! Z. ?- n" Q( e/ w9 k
3-9 图片镜像2 a2 y+ H+ D! A# z) s
3-10 图片缩放" C# \% H% {3 f! Y
3-11 图片仿射变换' J) b: {2 H; H2 p W* n; p
3-12 图片旋转5 u6 |3 r* I/ d9 ~4 u
3-13 图片几何变换小结: q+ z( t' a% O8 @# b: ]
* N5 [0 Q9 g! X( U( |9 V
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制7 F: K/ I1 C; ~% h) h
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
# O+ G) t; o5 Y6 t) w- \4-1 图像特效介绍
& G9 B, b. g' \/ a0 g: l+ D! `4-2 图像灰度处理1
" l H: [, _9 h' Y/ U/ ?' V/ i4-3 图像灰度处理2
5 c2 P2 {7 m% a2 m4-4 算法优化5 ?) i: l( U4 K+ M1 z% A6 o4 c2 x
4-5 颜色反转! [- h3 x( ~! g; H
4-6 马赛克) ~$ {* @% \! W3 n: V" a. k
4-7 毛玻璃0 h* e0 z( P/ E9 t
4-8 图片融合" | y# U1 [4 t. K( |
4-9 边缘检测13 _. q& q% M; f7 J; }* {
4-10 边缘检测2
' m( R* A) @8 ], `+ s# `" d4-11 浮雕效果3 |/ c# t) `: E/ s+ u3 J
4-12 颜色映射$ _5 L: z& t9 O6 S0 O; _1 b
4-13 油画特效
4 }0 o5 [# p7 G9 p4-14 图像特效小结4 i4 P: Q9 p1 j- }' s
4-15 线段绘制+ u! N( W) O! F6 m- D
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
1 z2 J8 R4 G i* D0 l4 ?7 K4-17 文字图片绘制
1 H9 l- n, m! S2 D) G0 s/ a2 t* _* l R
第5章 计算机视觉加强之图像美化7 s f- y @7 m
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 y% m' T, M( ^. C" `( D9 ]5-1 美化效果章节介绍6 o# h+ u0 y4 ^* X
5-2 彩色图片直方图
: ~5 C2 z% J) B, m2 k5-3 直方图均衡化
+ m; F4 F# ?) B! V6 @* H5-4 图片修补- h8 \( `1 p f8 B& z1 E9 g
5-5 灰度直方图源码
' F7 S' r6 I0 X) l1 I2 D; }2 K5-6 彩色直方图源码
9 {& w4 @: Y8 M c, |7 v5-7 灰度直方图均衡化
) t: L% Q q t& N, c+ Q5-8 彩色直方图均衡化- b* G: y$ w! u2 c \$ O8 r. ~- Y
5-9 亮度增强
# U% i, Z( Z! a1 c! Y8 {* O5-10 磨皮美白
* w* F. l- N/ B" _4 o5-11 高斯均值滤波3 _4 D7 X C. W" U+ X
5-12 中值滤波5 ^+ P; N: k# T
5-13 图像美化章节小结7 R$ S; H5 v( O+ q# H
+ g# U4 ~$ e2 K0 Z3 o, S" z( ^& ~
第6章 计算机视觉加强之机器学习
$ M; Y7 n; E4 o" K9 l$ o5 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。
5 v/ T8 p; E- D7 a/ D P6-1 机器学习章节介绍 [% ^: E7 u$ F! C- E) |% x9 g
6-2 视频分解图片5 N p+ T" G6 k4 u7 G& E2 k# s% v
6-3 图片合成视频6 G) ~/ e v( z. u+ `
6-4 Haar特征1* z- x% E/ j! c" s% r: J
6-5 Haar特征2: v& X/ B! f( Q7 h' b# \6 Q0 C
6-6 Haar特征3
0 }4 x0 y( M" j, I- O9 q6-7 adaboost分类器1
4 Z1 H. G! |/ \$ W6-8 adaboost分类器2
, W+ T( Q0 P! t! q" r2 _) }6-9 Haar+adaboost人脸识别7 H. K2 t: ]5 p; r& F) h+ O
6-10 SVM支持向量机1
* ^, y5 U4 r# \2 B4 Y: x) o6-11 SVM支持向量机2
: ]0 i$ |; \+ c" g# i4 o* _" K6-12 SVM小结
% T9 X- M1 E [: U( P6-13 Hog特征1
! o5 Z J: A7 y/ X. J$ }! l% s6-14 Hog特征2, g; g# ?3 H- H8 }" J' V7 k, q
6-15 Hog特征3* z8 E2 w' k: e; {
6-16 Hog特征4$ O5 g& H9 N! p( h6 h: {
6-17 Hog小结
: r% a0 w0 M& y4 v1 U1 A6-18 Hog_SVM小狮子识别1; O N9 _ l9 C$ q
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
; P+ V8 f6 A/ I! a, G6-20 Hog_SVM小狮子识别3
/ \+ S3 t6 M3 N* B2 q6-21 Hog_SVM小狮子识别4
' H; F1 \$ J3 B; w. r6-22 Hog_SVM小狮子识别5" E# V$ c; W0 K9 L
6-23 机器学习小结, P: w7 w4 z# r- y2 j7 k$ j
3 A) b5 b5 d- ]' e2 t第7章 手写数字识别
; ~8 z+ T9 X& C/ E8 @. n. ~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。
: A9 s6 g0 ?9 C7 K$ e2 K+ M3 n+ w7-1 章节介绍; ~& l& Y4 |% n6 g9 l
7-2 样本介绍
$ l7 o# p1 m0 i7-3 knn数字识别10 h+ q4 h& O3 z+ f
7-4 knn数字识别2! w, G6 ~, ~# t5 s. l% u
7-5 knn数字识别35 r) f3 I, G( G1 k a
7-6 knn数字识别4$ D$ U7 C1 n. ~: C; [& ^: [- @) d( n
7-7 knn数字识别5
6 E$ i" }. H" d4 N+ i7-8 knn数字识别6
$ V0 ^6 P0 p! I9 f2 D- l7-9 knn数字识别7% r z8 F* q' ]; }6 ~
7-10 knn数字识别8
( e0 ] C* Y+ d& D& \$ t4 N7-11 knn数字识别9) x& J! g8 P( ~! x9 C/ r6 x
7-12 knn数字识别10
1 ], s1 I. m+ I! l- k( V6 U# b+ d7-13 cnn实现手写数字识别1; X3 k# C! i7 R
7-14 cnn实现手写数字识别2
9 y2 `7 P1 K% q7-15 cnn实现手写数字识别3
& y" N1 G+ M* s$ x7-16 cnn实现手写数字识别4
3 I4 c. F# A0 F8 Q% u7-17 cnn实现手写数字识别5! _( f8 u. _. H3 h
7-18 cnn实现手写数字识别6
& d2 I7 W$ e/ M! \/ e" h1 B+ N+ G7-19 数字识别小结" H" H A% _) V
! F- b$ X1 p( \, [3 \9 Y* f第8章 “刷脸”识别
$ j5 L6 x6 Y4 V5 E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。
' c8 C- g$ @% D* P# t8-1 章节介绍
9 s' s7 Q3 `8 i8 r' w8 j4 }8-2 最简单的图片爬虫8 ]4 |+ M2 W/ r% D2 x; [
8-3 ffmpeg初识
# S* I; u8 \+ S; L A! ~# C8-4 OpenCV预处理4 s6 w' G ?- _6 L! m; ^% G1 a
8-5 神经网络训练识别15 d7 p8 ^8 p6 H+ G$ W$ y% F
8-6 神经网络训练识别2( ^! C2 A7 u. n* L$ K
8-7 神经网络训练识别3
& g, u4 C1 \ Z7 `1 G8 o: }8-8 神经网络训练识别4' D: C ?! R' h/ ^0 T$ J
8-9 本章小结% e8 j8 B( m m( r+ F9 y: ?
. r. h( J$ |& T; B
第9章 课程总结
0 e0 l1 h( B/ X' j% A' A对课程进行整体的回顾与总结
, F1 U' [- N( J" U2 i# |9-1 课程总结) t$ o. b/ t7 O- _ F
" E& h9 d. \; D; x) Z
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1 i& N! w% Q9 B G+ N8 u, n
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