! b p; f7 b! M/ @4 D+ H$ [
( I3 V- J% m' c( d
〖课程介绍〗
1 B! s3 n2 w! rAI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。
( `7 T0 a& m/ t( [2 y) u( a
; s4 P4 v( F \- F0 K〖课程目录〗
6 U) N: S4 _. g% P2 F第1章 课程导学
. J, a- h( T+ }+ H2 ~" m7 z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- ]/ ?2 t! e+ s& M
1-1 计算机视觉导学7 |( G' n; j. ~' x, Z% s
7 S% g3 P+ {. o4 h# Z r, f& f第2章 计算机视觉入门9 Y2 M; w: h5 l$ I& O
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 F# [ b8 a* D+ E. s, o% [# z+ ~
2-1 本章介绍
$ X" |. l" w% n+ o: a/ E: X2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建6 }$ J; ^" X5 B6 U
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
( u0 u5 X+ }: S5 y* y: d' B2-4 测试案例helloWorld
3 ^9 R5 h) z, n* t- U2-5 案例1：图片的读取和展示
2 X! V8 H' ^3 j8 e2-6 Opencv模块组织结构 N$ L- E5 w; \* E7 D) u0 Q
2-7 案例2：图片写入
" u. }$ I) X, U- ^0 i2-8 案例3：不同图片质量保存
+ A& F5 u( r" h9 V2-9 像素操作基础, I) j; @3 D0 Q7 K( w; i4 q
2-10 案例4：像素读取写入
, W7 m2 e; ~+ T( j Z) P2-11 tensorflow常量变量定义
* _1 z* I6 O$ f1 ^ S( b6 N2-12 tensorflow运算原理
, o7 ^. M2 c% B0 [" X2-13 常量变量四则运算
" | D3 d; I& L2-14 矩阵基础1+ I5 W5 ?) h. W" l/ g
2-15 矩阵基础2+ t. M' G! i; }: a; e
2-16 矩阵基础3
/ F: {& r' f# |/ q" [2-17 numpy模块使用# O! x- _+ O4 D& j
2-18 matplotlib模块的使用1 S1 z5 D& }1 N/ F1 i
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1; L$ N3 c- k5 x( d: p- r* S, W+ l
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
* @# x/ ~0 i1 d4 L! ~& b) h2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格32 ^; S! h0 \3 Z4 T
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4* [6 C" I# t0 Y/ l7 V% R6 s
' Y& W5 t3 o" \3 f: X
第3章 计算机视觉加强之几何变换
: ^' L, ]0 ]) F9 {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。
/ m! }; _3 \8 j$ F4 U. X3-1 本章介绍. L4 |9 v$ P$ n9 v
3-2 图片缩放1. ~3 H0 Q, F. b
3-3 图片缩放2
. e) A, {$ n( @5 r% {3-4 图片缩放34 p0 A! B5 F& A: w* M4 p
3-5 图片剪切
! k. R2 M2 k4 }& {7 I7 u3-6 图片位移1/ m$ g2 O; Y3 b5 {- X
3-7 图片移位2
- A9 H" ~" X) [% _0 J2 O3-8 图片移位37 B' _, y( R/ F j; \$ H
3-9 图片镜像
+ X( i( V* X2 T7 Q" l/ g, x& C3-10 图片缩放
( I: N- ], W# m* Y* k3-11 图片仿射变换
3 G, Q: L1 D7 {5 l; t5 h6 w3-12 图片旋转
! h! _0 b6 V( v9 Z( C' K- ^! o3-13 图片几何变换小结
. T5 i! s$ u* e% K' h; V6 g0 }
n% C: `$ d( \% V' u第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
+ z/ h. P f' r; q7 e7 ^7 H3 [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1 y: _2 x7 I1 b1 t- G; q
4-1 图像特效介绍+ k" p, |) }. g! ]
4-2 图像灰度处理14 w0 V8 A: G l
4-3 图像灰度处理2
0 ~6 Y2 c) f! G- w' w2 H2 S4-4 算法优化
2 V }, b5 L# p: M$ {% M4-5 颜色反转
- q! B% P. O6 z/ r* Z4-6 马赛克9 Z7 I& x( A9 @" J1 n) W# Q
4-7 毛玻璃7 c2 X. E+ h% V3 a
4-8 图片融合
7 }8 Z' j7 a2 N. V# X# g! s6 g* x" X4-9 边缘检测1
& C% M4 ]0 }6 d5 Z4-10 边缘检测2' f6 n5 a# F6 i+ K8 J% }! s$ X `
4-11 浮雕效果1 H# B' y( f% D' W# c' `
4-12 颜色映射
/ [/ R9 Q0 j( z" s: e4-13 油画特效
0 \$ Q* j4 T2 O! u6 J" }8 L* _4-14 图像特效小结, W4 x( X" f; H- `' n
4-15 线段绘制
: C8 s' D. {# z5 h6 Q- N4-16 矩形圆形任意多边形绘制) _+ h, ~1 p' o. B1 v) @
4-17 文字图片绘制
; u& h; d8 \$ D/ q
3 Y/ y& [7 F5 g第5章 计算机视觉加强之图像美化
z) ], g% C+ M# r$ h+ e+ D" 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。( z8 e' q: r0 i. t; `! Z! a
5-1 美化效果章节介绍
, f% V5 o8 `% T f4 h/ G6 U: s5-2 彩色图片直方图
$ Y8 _9 w7 M; Y2 G5-3 直方图均衡化
' [' d0 \) H G% }6 ]+ a5-4 图片修补
, w# {% K3 W, U4 {3 |) f* T1 ?5-5 灰度直方图源码
1 Y3 d0 ?/ B! q0 J. x0 W5-6 彩色直方图源码: |/ \% f3 r* y1 X
5-7 灰度直方图均衡化' Q& E% k/ c! g4 J- B! }, l
5-8 彩色直方图均衡化
! U& k6 U( H4 |4 }% u% `1 j5-9 亮度增强
+ d8 u, u& C; g! T5-10 磨皮美白' ?3 f5 `$ K! k4 j
5-11 高斯均值滤波
0 k4 p4 m; H# V8 F4 \5-12 中值滤波4 ^" z" `0 |6 a5 T
5-13 图像美化章节小结
9 I7 h3 r0 d) h7 A0 v/ j
: H- j6 `; M1 v8 ] B* U3 i6 I第6章 计算机视觉加强之机器学习
0 j; Y R5 I" u4 ]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。3 G" j5 L/ K# r! |
6-1 机器学习章节介绍
& V4 |. O% O. K& ]7 }1 n6-2 视频分解图片
: W1 f2 I1 M& S1 j6-3 图片合成视频
9 g$ D: Y7 y' \( t1 O6-4 Haar特征18 f- ~+ @# `! }' K7 @# \
6-5 Haar特征2
, u6 O8 `4 S* j6-6 Haar特征3
5 ]8 K. E! I" C* v8 \$ {/ f6-7 adaboost分类器1
1 x4 W( ~, V- f# R$ G8 x- e8 f2 _6-8 adaboost分类器2
6 d/ e. U' P1 B, r, c" ?6-9 Haar+adaboost人脸识别! l, c \ F4 s6 Y$ y; U
6-10 SVM支持向量机1. p P+ s& \; j) y0 D* Q/ v/ S
6-11 SVM支持向量机27 U# e$ z' Y8 U5 G
6-12 SVM小结
% s" ~! O/ B, c& W V+ g5 ~+ S8 a6-13 Hog特征1
9 J( d; f: r; D) y: y! M6-14 Hog特征29 l' J; a0 V; \% C
6-15 Hog特征3& z. f3 N9 z, n$ K8 w( g' Z
6-16 Hog特征4% A4 A/ K5 ~5 \. \
6-17 Hog小结
. V7 d. c) {% p; K6-18 Hog_SVM小狮子识别11 `% ~& u, s9 ^
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
- s t6 v& v+ F0 l& ]; j6-20 Hog_SVM小狮子识别3. ]+ h; ^% b7 d% k
6-21 Hog_SVM小狮子识别4" n: ]' H; Y1 ^" s; V Q- z) s& T3 R
6-22 Hog_SVM小狮子识别5! @& \+ z# A. \7 |4 s3 ~5 _
6-23 机器学习小结
7 j! ~/ {% S. j+ [. X# {% ` f' Q2 j% c$ b0 D
第7章 手写数字识别
$ V, g! R3 n$ ?1 F; Z 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。
' A7 S u1 z1 ` f5 l" L. s7-1 章节介绍5 i: G" R- V9 [) ]0 b
7-2 样本介绍3 d( E8 E. d H9 l* p K
7-3 knn数字识别15 S- N5 C) m% c. r
7-4 knn数字识别2
+ ?/ ~6 t: m- i5 x. G; [% M9 L7-5 knn数字识别39 w+ i' f& g' x9 O
7-6 knn数字识别4
( j5 e" t% z% B7-7 knn数字识别56 a+ ]/ k. p- q+ p9 K" _
7-8 knn数字识别6
+ l6 {: x9 p& u1 {& v7-9 knn数字识别7
8 M# D' h2 d; c' S* t$ P7-10 knn数字识别8
. \/ n- t" C) n4 E S7 s( V7 P7-11 knn数字识别9
$ U/ f2 `( A# s, s, Q) M1 u7-12 knn数字识别10
; V( L3 B: N3 }3 |7-13 cnn实现手写数字识别1
$ B+ j: q6 [& {5 }& I$ ]' a7-14 cnn实现手写数字识别2- z/ M( R, g! C0 y0 T& v; j/ X" Y( m
7-15 cnn实现手写数字识别3, s7 _3 Y4 o6 g$ f. T9 B: S
7-16 cnn实现手写数字识别4
* v; w) e0 z2 u8 H7-17 cnn实现手写数字识别5% X1 L# W5 a- @& \$ B
7-18 cnn实现手写数字识别6# k& k& Q! z) W B
7-19 数字识别小结
: F+ W) ?& h# H3 \
9 L$ b8 e% u4 Y+ ^第8章 “刷脸”识别+ Y) B9 _ @ e6 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。2 O# ]+ i; d4 S' i c: P
8-1 章节介绍
" H2 f8 S, s; W* n" B' v2 r! ^8-2 最简单的图片爬虫! T! {* ?( j% j9 r3 g
8-3 ffmpeg初识' S7 ]4 Z6 n V' b+ ~
8-4 OpenCV预处理
, \+ h9 B7 x; Z; n2 C' V8-5 神经网络训练识别18 ~0 c0 Z+ {. X
8-6 神经网络训练识别2) r9 W, z; R0 [7 E
8-7 神经网络训练识别3
+ P+ [5 l; a5 q8 j& X9 j, o8-8 神经网络训练识别4
/ l W, K1 ~* i ?" ?- @8-9 本章小结/ n7 E) E+ q, s% e8 C! [ ~. J6 c% i
8 H; T3 V' _1 W& x1 W6 a" ?. H1 H第9章 课程总结
+ A/ |0 x: A8 H0 x& ^对课程进行整体的回顾与总结
/ @7 N0 e9 g! _/ {" v9-1 课程总结3 V* d0 H8 t/ z9 {+ R( o1 y+ ?0 g
9 t. D3 |: j, Y1 b# o# l) B
〖下载地址〗( G+ }; \1 y% Z$ I# S5 Q+ V1 w' i
+ r- ]$ r, ~/ N4 B* A4 Z6 o. L
" d+ O: `$ L: ~! L b% M* R+ M! ?----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------# e D. p" H; |: {3 J: e
) h+ \3 N. K! B0 s〖下载地址失效反馈〗
7 A9 K: `( R, t3 g( [% n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. d% {6 ^5 ~6 n' U* L
% j/ h5 q3 }0 t& `9 z* M5 X c a〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
3 j0 r# G: T' `+ i全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html X% |6 P3 w- f' J
. l' g( i! K1 }$ u
〖客服24小时咨询〗% Z) y3 C3 u' d5 ]9 U
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。8 c# I' W+ c5 k, O1 \
) I- L5 T$ M$ K9 S+ |& X& s& A3 D: R( F
|
|
[复制链接]
