: Y, W }5 \) L* F4 ^
% s2 r+ a# ?7 ~4 r/ W5 A〖课程介绍〗
' j" P# k# ?3 w- n. [$ 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。1 @0 M9 o: K% [
. T; e+ o( \& {& N〖课程目录〗, q, @4 a& T( H9 O
第1章 课程导学1 c+ E4 L- N5 L5 V1 S8 t+ 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& @0 S8 s. |' L7 x! ^
1-1 计算机视觉导学/ U; V, \) R, b* @* c8 o$ _ Z
# e" @ \0 Q$ Y) _3 n! N) h3 |0 m4 r
第2章 计算机视觉入门' g' Z* ^5 r0 d4 }% t
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。...
5 D( V# O1 C* Z6 H, c2-1 本章介绍
% d, E/ j- }# g, m2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
" f) J% X( ] E: |4 @7 O4 O2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
4 P+ O! o! s7 v w1 S, Y7 G/ W1 z2-4 测试案例helloWorld
" W0 o; R8 r! d# Z7 J2-5 案例1：图片的读取和展示: f8 k y$ C2 M) D
2-6 Opencv模块组织结构; Z; Z" F# d& ~7 w) a+ T
2-7 案例2：图片写入: w* b) o3 W% X- q2 m: ? a
2-8 案例3：不同图片质量保存& S) B7 s4 Y; G8 g$ w5 K
2-9 像素操作基础0 Z0 x- x+ h$ d: ]0 J/ }
2-10 案例4：像素读取写入- c: K1 v2 j# i; { J" ?# v% Q) z
2-11 tensorflow常量变量定义
+ M9 m7 U7 m' Q W4 |, a2-12 tensorflow运算原理
& u) J- `$ V P" O" H# V3 r2-13 常量变量四则运算2 S3 m7 b r5 I7 I. {
2-14 矩阵基础1
% t3 ~! q# f1 k; E+ d# Z, t |2-15 矩阵基础27 x# E6 z# B" ^0 a* B4 |8 `# v
2-16 矩阵基础3
9 I8 v& |( e3 D# r$ q8 q+ s0 Q2-17 numpy模块使用
. T, f* ~7 Q, v. d9 k$ L* n; L+ I( m2-18 matplotlib模块的使用
% A! _4 Y1 b$ [2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1+ C5 v% o- E3 S& C7 a7 P
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
% s6 R3 ?$ C- Y7 O2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
* f" P* U- T/ M# F7 F& z* |& k2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格43 j) ? x w; ~" W: S
' d6 ^, C3 v% p0 {0 M1 d
第3章 计算机视觉加强之几何变换9 [- x5 s4 E: h6 V* C% W( A0 X
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。: D9 R) s( ]3 b5 t! U, r' T
3-1 本章介绍5 S( `1 T7 N' i- w) u r
3-2 图片缩放18 A1 e7 S+ i: B& r
3-3 图片缩放2) W1 c3 e# S3 j- Z
3-4 图片缩放3
: t$ I$ }% Z u; x3-5 图片剪切
0 f6 {. U: I) ^! N. N/ p3-6 图片位移1, d: d% D9 U. m
3-7 图片移位2
- I7 g6 _: `& R8 W/ N3-8 图片移位3 W' u$ W9 ^( ~! u
3-9 图片镜像
3 O% @$ v- @; w8 _' {3-10 图片缩放6 @6 F" p! y m% @1 w
3-11 图片仿射变换/ b7 S' i4 {7 U! r8 Q: e' D
3-12 图片旋转
: V5 j8 ^% S# i; e0 S3-13 图片几何变换小结
1 e0 P; d3 V+ ^$ w1 O) N
& n: ^8 {1 F" r: P( x' d x第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
# j$ D& |! G5 H) f5 O, V2 S" f: g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. j" K9 E6 g+ @( O* U) c
4-1 图像特效介绍7 \. |0 Y4 v" E. _; X
4-2 图像灰度处理1
; c- E. a1 L, L4-3 图像灰度处理2
, I0 f+ g- C2 }) D( U4-4 算法优化" E& [( T+ ]7 m4 K' _
4-5 颜色反转, @$ N# u! ?' n' B! X, X
4-6 马赛克
9 V9 B+ Q# D% ~8 |) I% P4-7 毛玻璃
( t) G. x3 _8 G1 h5 }' K6 Q$ c( o9 D4-8 图片融合
/ O. m3 W+ z- `& F' v* t1 A4-9 边缘检测1
# j7 r# Q, T! w2 V. x+ V1 Z' o$ P4-10 边缘检测2
6 u* B% e# J3 N, R7 v1 }4-11 浮雕效果
$ F4 \0 _. I* \& x D% S4-12 颜色映射( x s# C9 H; c; M8 ?$ k/ ~0 s
4-13 油画特效
) b" o3 b0 H% _% H& i% K4-14 图像特效小结+ w; z7 u, R1 `: W' ?
4-15 线段绘制
# y0 C, D- K9 w) w, s. _4-16 矩形圆形任意多边形绘制
0 g" ?+ y/ t( I2 ]: G O- x8 \4-17 文字图片绘制- V: K4 B+ ?" m5 y
5 N# h" c A& Z9 s% k0 V
第5章 计算机视觉加强之图像美化
1 ^ U5 F% \2 }, X! r A6 B: F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。% f1 |9 Y- j& V& m9 H+ H+ [4 ]5 H
5-1 美化效果章节介绍
6 X9 a( u* H C. R: v, f% Y3 x; G5-2 彩色图片直方图
( e- n1 v" A! Q; y1 t5 e9 H5-3 直方图均衡化: A4 |# C9 d* `
5-4 图片修补
4 u$ y0 M( B3 A/ e5-5 灰度直方图源码1 ^7 `# j5 V1 o! H# E
5-6 彩色直方图源码* I3 l) ~$ a/ d$ r0 k7 F! g6 U9 O
5-7 灰度直方图均衡化
4 M+ }! u5 r5 W5-8 彩色直方图均衡化3 u) @/ c8 |4 }$ J- C
5-9 亮度增强
2 O4 Q5 j( a2 n& |& D6 `: }5-10 磨皮美白
! [* e* K! j$ v+ \9 A4 p' k" d3 B5-11 高斯均值滤波
' }: F) J- C9 s* T5-12 中值滤波& r- y8 q! ?; T5 b) N% N: P3 h, G
5-13 图像美化章节小结! v' O7 d0 p) |
: B6 i$ ]5 N6 n
第6章 计算机视觉加强之机器学习- g* T$ B& }7 W: [- s
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。
4 W: T+ B/ `+ p6-1 机器学习章节介绍
7 ^9 F, M. W& s3 `" `! Z6-2 视频分解图片: n4 m" S) I) e, N7 l
6-3 图片合成视频2 z' O0 K6 R( Z$ B7 _
6-4 Haar特征12 N" [+ N5 R. N
6-5 Haar特征2
1 o8 s3 \7 M9 I6-6 Haar特征38 d5 J9 k" \" i7 K6 I: F3 o/ _! c
6-7 adaboost分类器1
* |2 F* f' j% d/ @7 V6-8 adaboost分类器2& j; u8 g, O' s, _5 G* F" D
6-9 Haar+adaboost人脸识别
& E) }* u$ x# ]* P6 S6-10 SVM支持向量机1
5 o( r2 {5 X% d2 ~- b8 Y6-11 SVM支持向量机2$ _# }2 k8 X" I5 O% I
6-12 SVM小结
" {$ ~2 H; Y/ A( w6-13 Hog特征1
2 Z/ v2 d4 V: u3 i) T. K4 D6-14 Hog特征2+ B; ?* M. \6 l4 C* Z
6-15 Hog特征3
- l+ t) x5 f+ V y6 W6-16 Hog特征4& q. ^" t' {& |: q% e! k
6-17 Hog小结0 Q: i o3 r( c
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
" E: x) s% j" z/ r6-19 Hog_SVM小狮子识别27 d' n9 X6 Q! D
6-20 Hog_SVM小狮子识别3+ ]* a' {& c3 r
6-21 Hog_SVM小狮子识别4+ L/ Z; y. ^; l: l3 \2 v3 |
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
1 c" y2 G+ l6 s3 p( Z, ^, r6-23 机器学习小结7 V6 R" Z" o( l0 Z
! ^0 X/ O; i! V9 Y% b% j% [4 [" p6 l2 H
第7章 手写数字识别( _3 [2 q& T' c& ?
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。, d& @, R" e! v/ ?: A. m
7-1 章节介绍
5 ~5 z# R$ r7 j7 U7-2 样本介绍
. p0 M! M+ l5 I9 g' u! }7-3 knn数字识别1
$ [2 C* b8 B4 r9 c+ G( [7-4 knn数字识别2
: T& r9 ]6 Z( d" C' [: C7-5 knn数字识别3
8 Y: H' Q3 o- r3 c9 E: C* d7-6 knn数字识别4
# [% }( i) S# @+ ^# t& q4 [" i7-7 knn数字识别5
/ _1 F# |2 \) ~5 n7-8 knn数字识别61 D& N: _9 I' R
7-9 knn数字识别76 o ?0 ` u9 M& C
7-10 knn数字识别8$ \( f; a) \0 [ F6 z. u
7-11 knn数字识别9$ }: I) `3 P( K; l1 @% N
7-12 knn数字识别109 {# M3 ^1 M% T- h9 Q N
7-13 cnn实现手写数字识别1
' A3 Q" `& b/ L$ C9 n+ ^7-14 cnn实现手写数字识别2" {8 q5 @$ }) W# a* r: U5 R
7-15 cnn实现手写数字识别3
' F: U2 U; x! N0 x- C) N. @1 |7-16 cnn实现手写数字识别4
8 W5 c/ E/ I8 k0 T1 B7-17 cnn实现手写数字识别5
! A) C9 ]9 G' D, r7 J7-18 cnn实现手写数字识别6' U5 |4 w. i' h/ E
7-19 数字识别小结4 x/ ~) u; q' \7 H5 `4 E# c! W9 N
* E8 }/ a9 P) l, l! p; Z3 b第8章 “刷脸”识别
0 v+ t5 \5 P0 b. d8 d5 U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。8 C6 a! y& _! o& ~4 w" O
8-1 章节介绍
7 n/ M/ }0 S; P& E8-2 最简单的图片爬虫) n/ P! t9 z* d! [4 v- A5 r! y
8-3 ffmpeg初识
2 s3 ^5 W# ]7 F Z K8-4 OpenCV预处理! H% T! N/ N( x/ Q, W' P
8-5 神经网络训练识别1; E1 i: r+ ?+ V) ?7 q& q
8-6 神经网络训练识别2
5 _4 Y8 @7 ~" {; z1 X5 k5 x8-7 神经网络训练识别3
( E7 l; R& ]2 e0 @8-8 神经网络训练识别45 [. C1 q2 s7 k
8-9 本章小结: v% ~0 m m# |1 `. _0 y+ T i% E
: V* r6 H3 \( J3 a3 i7 e7 d
第9章 课程总结3 Y6 q9 a& m( W6 D' ~
对课程进行整体的回顾与总结7 t0 p) e5 J+ C
9-1 课程总结; A) h: E( A; l( x P$ b% g Y
8 F5 N5 ^! B2 _' C6 `
〖下载地址〗( {! C9 o9 m _: V
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6 t: x8 C& z9 `, J8 A0 s7 X: X8 I' q: K7 o; w+ y4 A1 O
〖下载地址失效反馈〗4 W# q) r4 _6 H+ Z: W3 w! L2 m
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 u4 L& ?. H2 d! U ^) _6 Z! n
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