8 d7 F6 q4 ?2 v; L9 O y- s
W0 u9 X- m+ \5 S/ a
〖课程介绍〗' P5 M. w. m! a4 g7 L0 g
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。
4 S2 w& O! N: |+ N9 o! a+ m$ X7 A8 G4 l" X B
〖课程目录〗
# K. [# i! e& P& U第1章 课程导学8 d; N+ C& _' E* J+ S9 f% _0 M! 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" \9 P' [5 E% ~. B
1-1 计算机视觉导学8 r" [) x' g9 a1 {" b( F
( c) l9 E: u7 _8 @, J# H第2章 计算机视觉入门
8 G) i; ?* O' u2 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。...3 ?$ k+ m3 O6 q1 d D$ {7 N, c- O" O# I
2-1 本章介绍
8 V; @; z+ _4 Z- U# e2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
* B6 U; P! I; j. x% ?) f. `; X* C2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建# d: s+ Y1 H* T3 G2 y8 l6 b- x
2-4 测试案例helloWorld
9 P3 B1 l8 M/ v# g1 H2-5 案例1：图片的读取和展示
4 j7 K9 w- m/ @1 K1 i c2-6 Opencv模块组织结构
6 ~) V+ a5 {7 j# X W% k2-7 案例2：图片写入
6 Y }- I$ H! f$ R4 r2-8 案例3：不同图片质量保存
7 S* G$ A# g) G, Z9 K5 _3 W' D2-9 像素操作基础! o9 G; |8 f7 h. J1 h- b; K
2-10 案例4：像素读取写入
! A( J" M2 I: q+ `0 x' c2-11 tensorflow常量变量定义
7 m6 y$ L4 m) r2-12 tensorflow运算原理
. O0 o+ G6 F' U2 K! Y) K2-13 常量变量四则运算
' h5 W$ }6 R' a: D2-14 矩阵基础1
1 j" c9 L5 ~7 C3 q/ r: ]' e- f8 G2-15 矩阵基础29 m4 P/ I2 U. W9 O
2-16 矩阵基础3
# x2 K- g: u4 F1 l. H2-17 numpy模块使用
: w- B# `& Z9 x4 q2-18 matplotlib模块的使用- l. N3 a, K/ s
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1" a' F* K( U. U/ N% Z/ e: T5 n# e1 R
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
* V k% Q% l. F% o# m) h: P2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
; G8 X( g$ g5 e. U9 l2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
5 S7 v+ H& _- I
b" N$ x; {" o1 |1 t第3章 计算机视觉加强之几何变换4 u4 O' j% L; c# N, |3 v/ 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。# a2 u& N0 v0 P; I3 t* c9 V
3-1 本章介绍
; K0 ^. @1 B3 ]: B) h7 s$ O8 u3-2 图片缩放1
1 }0 v0 j5 @" g, E7 {. d+ b3-3 图片缩放2+ x7 n Y8 f' ?. E% a8 @
3-4 图片缩放3! o; e* k2 d" ^+ J) Y
3-5 图片剪切
: x t. H5 y; E% C5 E3-6 图片位移1
' O9 n1 a$ w# p3-7 图片移位2
. [! i( | S& s! F$ j1 y3-8 图片移位3# E8 A4 g* ]/ ]6 a2 p$ j
3-9 图片镜像
2 M# }/ N" h7 s- p$ d( r+ S/ T3-10 图片缩放6 \+ P; J/ K5 D
3-11 图片仿射变换& C) z- p o9 Q9 z2 }
3-12 图片旋转
9 Y9 `7 o8 S' F2 V( z8 _3-13 图片几何变换小结" i4 O1 [# _/ y6 z# V
( H# l: X* N6 X8 N% A第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
1 R' y! D+ [0 g6 Y+ }) A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! a2 m. ^5 N. Z; d2 F M3 s
4-1 图像特效介绍
! g5 [) t( \6 L8 {4-2 图像灰度处理1( Y+ n1 i; h- H
4-3 图像灰度处理2
* w( n, U& k. ^. F6 m4-4 算法优化
3 `! b5 d' A7 d+ M+ T8 C( {4-5 颜色反转( ]. @& X$ o$ e# Q* @. t
4-6 马赛克
: O. ] w2 L: q4-7 毛玻璃8 W) p0 C, F" m9 |! E3 x
4-8 图片融合" L' h% a4 s% J# O# o; y
4-9 边缘检测1
1 o1 _, {1 r3 T6 |1 J4-10 边缘检测2
8 {! o. q( p3 f5 J( y4-11 浮雕效果
1 [# k$ R3 M! N9 n! [5 @5 \7 d. |4-12 颜色映射
2 E1 S! a) k; W0 D6 t v% z4-13 油画特效( X R# i% e# s- i1 Z
4-14 图像特效小结7 S4 B$ W& U0 }2 r9 s
4-15 线段绘制
$ Z- a1 N8 @( L- k: h. W7 k7 ~( o4-16 矩形圆形任意多边形绘制2 L& {; V7 T0 M+ @+ M9 l
4-17 文字图片绘制8 \9 _- f) W M7 \8 `1 R
# q; y, P1 b1 I0 N. J8 k" R, S: @, L第5章 计算机视觉加强之图像美化3 c9 J6 [) Z; W: j1 D
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。2 n( |! a. S- a! {7 j
5-1 美化效果章节介绍
- u& F/ A% F0 [) f% d- i% d5-2 彩色图片直方图, C! C$ u+ ? s3 Q. P4 ^$ r
5-3 直方图均衡化8 ~8 M/ ?% } d( K0 m0 W- p) l/ f
5-4 图片修补1 S" J/ M# i' H8 v
5-5 灰度直方图源码1 s; Y' L5 s$ ]1 A8 t
5-6 彩色直方图源码
- C# `# K K' h0 u& u5-7 灰度直方图均衡化
6 a( v. u% [# X( g ~3 R5-8 彩色直方图均衡化
, N# m/ j( D8 h7 F+ } J6 D* ~; a5-9 亮度增强9 f: f1 k4 J5 i& G v
5-10 磨皮美白
/ K6 r" v$ e# Z7 m7 e5 H9 x5-11 高斯均值滤波7 V2 ~! v/ e, j* m/ @+ E8 Q
5-12 中值滤波1 g* |# o% T5 S1 k1 Q& F N9 Y6 L$ P$ @5 w
5-13 图像美化章节小结9 p0 `8 z. A7 s$ a! b; h& t5 L; w
. \; h5 W! ]! D, v; O V& u第6章 计算机视觉加强之机器学习, k) r) M$ V5 O3 F
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。 _/ T; z% D+ E6 `3 n1 ^
6-1 机器学习章节介绍
* H/ K1 k/ k* c' ?6-2 视频分解图片
0 X! S$ r' S/ S5 n# p) C% y$ o6-3 图片合成视频
' B$ \5 J$ _# a0 Q- C* G/ B6-4 Haar特征16 D3 G0 e: q' r( Y) J8 T% m
6-5 Haar特征2! R8 c- ^& ?6 {! K( O
6-6 Haar特征3
1 F# Y& q. q4 ?1 F+ n/ n' g6-7 adaboost分类器1
6 a8 C+ O3 T7 G) |3 `0 H, u) j- Z) \6-8 adaboost分类器2
* s. J( a7 T! z( }6-9 Haar+adaboost人脸识别" X6 B0 R) p% e/ M+ e8 @9 t' V5 r3 [
6-10 SVM支持向量机1 F \3 w$ O( D) t
6-11 SVM支持向量机2. y) a3 [8 l" O, T
6-12 SVM小结+ F( E0 V+ T! Z# b- a. Q
6-13 Hog特征1
; \8 }5 Y! o L2 t6-14 Hog特征2; g# K$ `5 U( E2 b7 x+ i- _3 C
6-15 Hog特征3" e& k* _8 f+ t) d
6-16 Hog特征4
; F. }1 Z2 S2 T$ p& e. w0 L6-17 Hog小结
0 u# d1 [5 e2 s* Z/ A3 }0 t6-18 Hog_SVM小狮子识别1
+ r+ a# f w0 Q. ^- z! L, Q6-19 Hog_SVM小狮子识别2. V9 q H! m, b8 A; V2 B) F
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
% k `# I, z/ z" w6-21 Hog_SVM小狮子识别4
" a6 ?4 i4 J7 ?: ?9 ?" m& ~6-22 Hog_SVM小狮子识别5* D" I5 K" H7 C" ]
6-23 机器学习小结' |( U( I2 P! c) w
- Z4 K7 Z/ k- M& O e第7章 手写数字识别' E2 }! V% ~' k3 j4 A
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。
, K7 p5 o$ {7 l+ G) U# a& v7-1 章节介绍8 s+ o$ U6 r' F; ~
7-2 样本介绍
. a, ~1 [# N& i8 |/ ~7-3 knn数字识别1
4 s9 w* ]$ c. p) t3 l6 N0 r7-4 knn数字识别2* g: R) l0 x' k* A4 v+ P
7-5 knn数字识别35 H0 {6 Q) g0 [( Z0 r+ ^8 _
7-6 knn数字识别48 J" l9 g+ j3 I# b
7-7 knn数字识别5
; I! Q" x4 A1 ?& G* q0 T, Z0 P7-8 knn数字识别6
2 s+ g2 E) t% s- b) m7-9 knn数字识别7
' Y$ Z s* ?% O3 n7-10 knn数字识别8
- Q" P* Z( Z7 W" g; D ?7-11 knn数字识别9
+ U4 E0 {8 |" W# w$ C7-12 knn数字识别106 |5 v" A/ q. @8 g# y, J5 Z) t& y* {) A
7-13 cnn实现手写数字识别1
9 ]# U1 l0 Q4 k+ K% \7-14 cnn实现手写数字识别2 w2 k$ C: ?. G5 M! m* C3 _% n
7-15 cnn实现手写数字识别3
( d. e3 l( } P# R+ W& c# ~/ `% ^% C7-16 cnn实现手写数字识别4
8 l. t* {; A# R* `& W+ T- `+ C5 t7-17 cnn实现手写数字识别5- L/ s [$ u8 u0 a$ U
7-18 cnn实现手写数字识别6( r+ A C: |: y2 [/ C z! C& I4 u, O
7-19 数字识别小结/ H9 S* l# @# L; e" T
+ O: i l4 @( _3 b! l2 x3 E, J第8章 “刷脸”识别* h- G) P" U( r6 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。
) T" N) u, h: H0 w4 V3 F1 f8-1 章节介绍
) G6 \4 l+ {1 O! y/ s' r8-2 最简单的图片爬虫' e; n! {0 f. n
8-3 ffmpeg初识
( x9 f& g. \+ M5 R7 j- Z( {8-4 OpenCV预处理7 M3 x' o- w- d
8-5 神经网络训练识别1' a) `' c2 f1 [ t& J8 Z
8-6 神经网络训练识别2
! m; H& F9 ~( G8-7 神经网络训练识别30 p; i$ b z. @( s) f
8-8 神经网络训练识别4! f# I! G. L/ l0 c" \& G
8-9 本章小结
- H1 F* G+ `$ c5 @5 S0 V
2 U+ {& c8 h3 U第9章 课程总结
2 x& f6 N- v- N9 Y- ~+ T+ O对课程进行整体的回顾与总结+ K. f( _0 |# F4 m( ^$ d$ S
9-1 课程总结( f- A0 r3 }! k# s: ^: G
8 _( @* A7 T0 i( X* M! M
〖下载地址〗
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9 B2 M- M+ L, _
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" \ ]. G$ k! x$ @, [! V2 m7 T有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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