; P; _/ ^5 w2 D+ \2 A
2 D/ ~- R1 N {& u$ j& `5 l〖课程介绍〗
6 |( q5 R0 o1 R& IAI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。
I# `" a( q# E* c7 H9 |* U1 ~. y y0 C4 }" }! }
〖课程目录〗' V3 {) ]5 o3 e$ H/ N( b" _
第1章 课程导学
, S6 m; Z$ G9 r2 R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) y$ R& O/ ?* k! v; Z3 z
1-1 计算机视觉导学
$ f, c9 w& R! q* [( P+ Y# \ A w# N7 n I2 ]; ~$ P/ g
第2章 计算机视觉入门* f5 |7 |: Q4 r9 }) D, J) ^
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。...
7 C9 a9 N: p* b5 F/ C2-1 本章介绍
5 D) n8 H( u7 H( A% _2 w2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
, }' c' h4 `! n1 C# Q" |" ^2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
+ V5 |6 P! K, S, Z, I% q5 C# ?2-4 测试案例helloWorld
B/ V2 W8 A/ b+ w$ B p C% I2-5 案例1：图片的读取和展示
% D' _3 P- S v2-6 Opencv模块组织结构4 e# w; M8 T) D
2-7 案例2：图片写入4 L2 ?( y) K6 m% l* \1 g/ A& T
2-8 案例3：不同图片质量保存$ k# m' u2 w: }
2-9 像素操作基础4 _* H0 g1 }4 q
2-10 案例4：像素读取写入
6 n v& P! M' i/ f" D- v5 o9 j2-11 tensorflow常量变量定义* ]4 \( F7 X; p7 s1 [3 W2 d
2-12 tensorflow运算原理$ k. m! c9 x/ d3 T# }' U1 H* |
2-13 常量变量四则运算
7 s) f6 N% C$ k% W$ \2-14 矩阵基础1% N" M$ L& S' f- }1 f! l& G" ~
2-15 矩阵基础26 Q. x7 C) \1 v: K
2-16 矩阵基础3
1 N: H, Y& T# e. C2 p2-17 numpy模块使用" p/ P$ N. N3 s- _
2-18 matplotlib模块的使用3 ?+ m9 W, s7 X% e) W1 q P
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
4 {+ a Q8 T' J( H9 ]2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2. N; ?+ a" U4 T: A n9 Z6 W
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3/ N- Z! Z: g& T# R7 e5 ^2 W% ^8 z/ y
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
3 t& t, C) `( U: j! g5 N3 T
' A* ~8 X m# J& p第3章 计算机视觉加强之几何变换
! b3 x6 C, g2 F& L; v! V0 E0 `" g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。
% ^1 H- N( I$ t3-1 本章介绍4 i E( n# I9 s6 n; a" i
3-2 图片缩放1+ v! K4 i! D3 u. u2 P5 v$ J
3-3 图片缩放2
( Z0 G9 j+ ~, X: }2 P4 J3-4 图片缩放3
2 o4 y" o% p, `1 K) z6 h! `' Z2 U( c3-5 图片剪切
- G; @7 d$ h7 |8 o, m: N' Y3-6 图片位移1
`$ |7 l5 {, H. P3-7 图片移位2% \2 ]" U' J3 F8 r
3-8 图片移位37 U( g2 z4 q M' f$ T
3-9 图片镜像. }. L( L+ E/ b6 [: d" s
3-10 图片缩放1 u3 G+ T3 s, q% h: }9 k% d
3-11 图片仿射变换
# |. z _, m* A# n3-12 图片旋转
4 {" L0 w/ w' u. s3-13 图片几何变换小结. y* o5 V4 J* Z) ?; |
" \1 g. q6 p2 g) E1 G第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制8 u- ]# k% p5 z# n+ Z6 M# S
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# d% ^1 h/ g6 w- L9 P
4-1 图像特效介绍
4 I' }( f0 n. E$ G! o4-2 图像灰度处理1/ a3 j4 {* f1 x3 [- M% ^: ]4 T$ X
4-3 图像灰度处理2
! ?9 O" ^& D V( _4-4 算法优化
0 g! w7 x: U; Z, |/ n7 L) k* \6 g4-5 颜色反转! e( |7 U& q7 j" B ?% i
4-6 马赛克
5 s2 {8 S. v% {) p. j* q& W4-7 毛玻璃' l, F6 s. s9 W5 r
4-8 图片融合
) z. s: \; m. {6 \; I. v( B4-9 边缘检测1
. Z7 k6 p. }) D- D. ~4-10 边缘检测2
, \3 ?4 ~' z L8 P4-11 浮雕效果& [1 m5 S- Y4 Q. _; _* }2 n
4-12 颜色映射
1 Q- d5 F) B2 r2 U+ i; J4-13 油画特效
! B$ [. x# J1 S; r2 W1 W4-14 图像特效小结8 C1 R( ?& ~) [
4-15 线段绘制
2 h2 X: s! `! Z( l6 l# r1 R4-16 矩形圆形任意多边形绘制
+ x2 w, z! k: o7 j, L1 R4-17 文字图片绘制. F' n V, A+ |3 l# b& h3 c4 ?- \' T5 |
1 k0 V0 Y2 P$ A& A# K
第5章 计算机视觉加强之图像美化! O* ~8 a5 y' [$ U
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。, ~6 t' k1 ^# I
5-1 美化效果章节介绍' O7 ~/ I. ]% B% y" N$ x% `
5-2 彩色图片直方图
3 [* r/ j5 N5 i6 s+ S* e6 u5-3 直方图均衡化0 P: ^! P/ x7 X* `9 v: q
5-4 图片修补2 }/ i4 u" z% v3 `1 D! d
5-5 灰度直方图源码/ g x& T: v. a# g4 r9 g& c C+ q
5-6 彩色直方图源码8 s, D; z3 y" N
5-7 灰度直方图均衡化 F6 W9 M7 Y- O% M- q
5-8 彩色直方图均衡化1 g5 F% b5 ] @1 j
5-9 亮度增强7 e3 B+ F/ R" b0 `1 D2 j. v
5-10 磨皮美白
+ @1 ?0 p; [) x, J; S8 U* r7 v5-11 高斯均值滤波1 C$ {! @5 B% B& ~' m4 t% d
5-12 中值滤波( v, v6 x* {& j w: j
5-13 图像美化章节小结
$ F* _; t& V2 s* x @# t8 W4 {4 }4 ~! k1 e6 U. U/ f5 `
第6章 计算机视觉加强之机器学习& `" I! [4 u9 u" }8 F+ u9 \4 W3 X
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。8 o/ r% J: o$ p6 G% X6 f: J1 E7 U
6-1 机器学习章节介绍- b" i p& I# x8 G" A
6-2 视频分解图片3 H) g/ H" m, E$ X* S1 j/ c
6-3 图片合成视频7 N8 ~# U2 i S0 W9 Y( A
6-4 Haar特征1
' U m9 ~' M& z7 |! R2 K% O3 ~6-5 Haar特征2, `- L: I* n3 o0 @) h) b4 {& V
6-6 Haar特征3
" W$ M/ q9 V1 A0 I" R6-7 adaboost分类器1; h; X" \1 u. \% j0 j
6-8 adaboost分类器2
, [( L) u; G J6 c6-9 Haar+adaboost人脸识别5 h% l( Y5 e6 `
6-10 SVM支持向量机1
3 K. t6 L: T6 Y0 Q7 S6-11 SVM支持向量机27 v& ]" U: O8 h5 r b" p- @
6-12 SVM小结# m8 F# P1 @0 C( z4 U$ k
6-13 Hog特征1
+ x, o! w2 X1 c% m/ m7 K, s0 R5 k: m6-14 Hog特征2) z& j y6 J) E' u% T
6-15 Hog特征32 w1 G U: V5 l0 s
6-16 Hog特征4
+ Z' W. O: ?+ i- \' b- M; s6-17 Hog小结
& _# _# @: \) W" B. y# t' g6-18 Hog_SVM小狮子识别1
8 }- r) @9 F T' J' ~8 O3 _$ A8 y6-19 Hog_SVM小狮子识别2
( t8 _) P. c& S5 j* `+ ^ w* I6-20 Hog_SVM小狮子识别35 V6 X$ j4 g7 {: W. H" A
6-21 Hog_SVM小狮子识别4; t6 L7 o' F& U; C8 A" X6 d- K+ D4 b
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
% K# I2 T6 `/ x& v0 ^4 s# a6-23 机器学习小结
" b( k5 D6 Q3 F5 L0 r# N
7 q9 a: i( x& I T; |# j第7章 手写数字识别
& I6 K9 Y. S6 K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。
+ w+ |* @) h! g% x3 C# a) s7-1 章节介绍, }6 Y6 |0 ]$ o% P: X+ _
7-2 样本介绍
# c1 n& j, Y ]1 H6 |7-3 knn数字识别1: M7 S( s, i J- \' F" z+ U$ I
7-4 knn数字识别24 C8 }1 k! B2 C3 ~8 m9 x" h
7-5 knn数字识别3
( h$ y% ~0 |) o. s/ f2 L' e7-6 knn数字识别4* R' |. w& h6 N* ?* L
7-7 knn数字识别5% `9 s) F! n0 j1 s. E
7-8 knn数字识别6
( U" l# G) V/ M y! d- f0 K7 r7-9 knn数字识别7
/ o- ~. R J2 v- I/ }7-10 knn数字识别8! H6 L% p) F2 E( @
7-11 knn数字识别95 Q9 u: ]8 V( D& z5 x8 d! _; j+ K( x! P
7-12 knn数字识别101 ^4 I% M1 a, O* P# c. U; e# a0 I
7-13 cnn实现手写数字识别13 [! Z- G$ B5 t0 b+ C0 O
7-14 cnn实现手写数字识别2. m- ^7 e0 u2 a- [; ^: b
7-15 cnn实现手写数字识别3
; o" P9 K+ l6 ~: A6 z3 A% r7-16 cnn实现手写数字识别4
/ @5 T' N. V* F0 T- _" j6 s( T7-17 cnn实现手写数字识别5
5 T, Z1 L X+ l8 b7-18 cnn实现手写数字识别62 \& l2 ^) j& w9 y: y) |% A
7-19 数字识别小结, g* E$ F3 l9 L W
5 t2 _8 X' n2 h第8章 “刷脸”识别. x8 K7 j o9 i
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。+ G( w1 l! v% ^: Z# O
8-1 章节介绍# l6 _' e+ o f4 d3 W f7 H- [
8-2 最简单的图片爬虫7 `9 t, T* f" C. v% B7 l! ?
8-3 ffmpeg初识
/ y6 ~& r, _) d g4 k0 w: x8-4 OpenCV预处理
1 K* p9 e0 K) L$ O8 y8-5 神经网络训练识别1
% f! ]. \7 E: B! m8 k, J, ~8-6 神经网络训练识别28 D4 n# ]# t3 Z& p( Q% Q5 S" I
8-7 神经网络训练识别3
# k$ w9 D. U1 ]- E$ x$ P8-8 神经网络训练识别4
8 Z; n9 x6 d6 {! a9 H$ t1 ]/ j8-9 本章小结
# [1 N" m$ t, A4 K4 X6 t/ j
) k! r! m6 Q# D6 _9 X e8 `) i第9章 课程总结
+ P& S* h# V9 f: ~3 c对课程进行整体的回顾与总结! z2 v. H9 P' y( K
9-1 课程总结8 N7 B( b# }0 d" @1 }
) I" l. k* S J6 B+ E
〖下载地址〗* k( F& m3 w; d- k) v
- @( l Z/ W" b0 W! n* ^; K
& t2 S2 A# x2 x* P; t----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 l9 ?6 Q9 p9 V8 Y5 c8 z- I
9 v: x- r$ |8 v! }〖下载地址失效反馈〗: W5 `+ W3 Z6 x+ J+ W9 m) Q$ I6 F+ T
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
0 @9 X# c# I) x: R# F2 i- H* J/ b; O* {: O
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
! K+ v k# T& y4 Y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
+ D8 F9 V9 R) K% Y$ N- R) e/ G" _0 _% }$ R
〖客服24小时咨询〗
f Y: @8 ?. _! H; _4 ?有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。7 |6 Z$ c$ N2 \. q* K- {; D
8 K" |* ?5 A& g: `* r" c5 s* s2 R
|
|
[复制链接]
