0 G- i8 f$ l E$ r9 t
, ~$ E; c3 [. c〖课程介绍〗
% h q, X7 T/ l/ T0 BAI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。
: Q' w2 Y" [2 T! h* T% P
3 o, N6 o% R4 x+ p: s〖课程目录〗
3 m$ h* R: \1 }4 i6 h/ h第1章 课程导学
2 ^4 N( m0 m' S2 _/ _$ F& s% e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
4 m1 m' d h; W# k9 }; v7 A/ W1-1 计算机视觉导学
. e, w" o% [1 Q, Q7 F) g* a2 B8 E; ?. c- H- s$ U& @3 c( N W
第2章 计算机视觉入门: z8 J% A* y- Q# g. }& K* R) 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。...
- Y8 D. N- g, {6 t! N2-1 本章介绍" p4 Y, `& D* X" | N9 c, l- h
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建; V9 E6 d6 E4 ]
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建/ v# y# U/ g4 O1 F
2-4 测试案例helloWorld2 L6 h1 @2 j7 K# ^. C8 M
2-5 案例1：图片的读取和展示
" k$ Y+ b/ ]; b+ u2-6 Opencv模块组织结构5 H8 e# A- P2 o4 T, m. A
2-7 案例2：图片写入
, ], M7 a* T8 d! ^2-8 案例3：不同图片质量保存
) o0 A8 X" W9 B: T2-9 像素操作基础
) A0 J3 j" |- K; o) }, T2-10 案例4：像素读取写入
H3 J& c- q! p6 a/ S) k, u: m2-11 tensorflow常量变量定义
& k7 A1 s- k: U9 }1 `2-12 tensorflow运算原理
( K4 ~/ w+ I, l( U2 V2-13 常量变量四则运算
7 M& a' X, k) Z& y2-14 矩阵基础1
" L, p# @* z9 O4 s" y/ t7 x2-15 矩阵基础2
* Z. d7 C7 P+ C# S% b+ y2-16 矩阵基础3' L* z: `: O' k: D4 q
2-17 numpy模块使用
8 u1 D0 R" h# |9 |2-18 matplotlib模块的使用
- c- f; M g4 ^8 i' R2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
. h E# v% `) ?1 \, q! O" b0 {6 {2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
4 M$ i0 D2 o0 Z2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
/ {% v5 D, ~6 x- ^" }' t: ?: l& j$ N; h2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4" Q% a9 H" a) a* L. U
) s+ [/ P& u( D; c第3章 计算机视觉加强之几何变换! l |% X) y4 k3 Z, _) a
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。
. W. |1 w! f- j ]3-1 本章介绍0 }9 c7 M( ?' K) c: X' Q$ ]* v
3-2 图片缩放1
| X* W6 I3 ^3-3 图片缩放24 e4 w" K' A: A
3-4 图片缩放3
! K; C- Q# I3 N& J/ u# q3-5 图片剪切) W4 ^1 P6 O& E$ }% N
3-6 图片位移10 ?6 ]# S+ Z* L1 t8 n
3-7 图片移位2% a4 j$ M( s, `* ?+ G- r
3-8 图片移位3, l( w" S% [$ s8 J/ C' o
3-9 图片镜像0 h' L3 X$ @7 W
3-10 图片缩放; a i, Q1 ]" L* ^- w
3-11 图片仿射变换
! v# n# N+ t2 v+ r8 y9 ^3-12 图片旋转2 e5 b; b8 ~0 w" D' C% Q G
3-13 图片几何变换小结, l1 p) S. E9 @9 q+ t6 {% v- m/ b
# Y$ B. F' i" p8 F0 \8 b$ U0 Q2 q
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
# Y$ a0 _: k. A* F$ X# }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. P2 B8 [/ K+ Q4 Q
4-1 图像特效介绍4 e* c* i1 v- O! J7 W# r# i" P
4-2 图像灰度处理1; L- X5 I; h) c* y6 q
4-3 图像灰度处理2
2 S. `) m% [- G b; b) s/ Y( s N& a4-4 算法优化
+ D, P1 `& r3 _2 X4-5 颜色反转
: q) a5 W* t- n; g$ @4-6 马赛克
3 |: U/ I9 { m6 J' T: T4-7 毛玻璃3 b) _ Z; c5 @2 o
4-8 图片融合
- o7 G! t2 J! E, J) R4-9 边缘检测1, T2 M5 `) F. d2 _! }; J# Z
4-10 边缘检测2
1 F( E7 @+ h' n) m; K4-11 浮雕效果$ b0 I& ^/ E2 m* F4 c$ o
4-12 颜色映射
$ }! i/ M X4 C. f- @4-13 油画特效) Q' v Q9 L& _# J
4-14 图像特效小结) h4 Q& j) Y- [" u
4-15 线段绘制
6 v' L* h5 h, ^/ b; {4-16 矩形圆形任意多边形绘制! j" e+ {( T9 N: c. m3 |
4-17 文字图片绘制) N3 q" {( ?2 ^' e# S3 B
`- j" q8 A( X7 _" s' }第5章 计算机视觉加强之图像美化5 B0 I5 H# q& x2 r% h2 t, J5 Z- 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。
0 k# p' x T, x3 U# T6 }0 |& b5-1 美化效果章节介绍
9 ~7 d5 f6 ?+ C- W! X% i5 Z7 Z5-2 彩色图片直方图
$ c, p3 s7 \3 E, ?, F; N5-3 直方图均衡化5 Y) z3 a5 X# }( n
5-4 图片修补
( A" E7 Y% O* m5-5 灰度直方图源码
1 Y7 t2 v N! U- \! t5-6 彩色直方图源码8 O$ x9 R9 [3 q' Z# o' i
5-7 灰度直方图均衡化) b3 b. E9 w# }3 z+ X7 W4 O/ J$ A
5-8 彩色直方图均衡化% C2 L, X/ @2 r! E9 i; {
5-9 亮度增强9 }. `) u8 x" v2 S, E. _+ R
5-10 磨皮美白
4 y4 U8 }1 V% D5 Q5-11 高斯均值滤波
, G5 R# {/ O, \5-12 中值滤波
/ ^ i" P* R% J0 m: q5-13 图像美化章节小结
: f% h2 ^9 O9 ?% g" j2 g% }4 A) k1 L' N9 p6 R: l( j
第6章 计算机视觉加强之机器学习
N+ {% @2 Q" M t( i. T9 l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 s! P& @1 t) \# w! `# b! d7 ^
6-1 机器学习章节介绍
2 J; u( H4 Z* A; i6-2 视频分解图片
3 D* c2 I' v' B3 W* B$ X6-3 图片合成视频
c1 p& |2 f. i2 l0 T3 y6-4 Haar特征1/ w/ ~( b/ v' G9 ~5 o* P G
6-5 Haar特征2
- Q" V3 N% ?) D6-6 Haar特征3
6 X& V7 a' K" S' [9 f$ v9 U6-7 adaboost分类器1
4 [$ H+ h5 u! |0 c2 I6-8 adaboost分类器2
8 Q s% ]( g/ r8 S! i% ]' G6-9 Haar+adaboost人脸识别1 R- j9 I7 Q0 Q
6-10 SVM支持向量机12 f, [' S" q' l8 I
6-11 SVM支持向量机2' D/ \! _# z4 o) N
6-12 SVM小结$ s- K, a" ^' l+ r
6-13 Hog特征1
' o- }8 [7 ~) `: t: r6-14 Hog特征2
+ f& E" p. a: _7 q6-15 Hog特征33 L* M: I* w R3 v9 [
6-16 Hog特征4
. ?7 t# {2 ]9 X P1 x" }6-17 Hog小结. G' |" C' b' [- I Q. ]0 T# Z
6-18 Hog_SVM小狮子识别1, Y& a: e) t$ S
6-19 Hog_SVM小狮子识别2* n+ f. N/ Z( p; |
6-20 Hog_SVM小狮子识别32 j# E0 _+ d- y# p' l5 {, O
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
9 ~+ Y- I0 F9 B; y6-22 Hog_SVM小狮子识别5
4 C' [' R/ l3 b6-23 机器学习小结. H+ n. N# F" {) G$ K
/ _! y( w2 q4 r! q6 ]' G$ V! Q第7章 手写数字识别, l; K: v, t+ t# P0 U1 C$ s
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。: k2 Z; l/ h0 r9 L
7-1 章节介绍
" K1 ?6 i+ M9 ~& _7 t) u7-2 样本介绍
" a/ c1 Y0 b7 Z, E1 D. V, {7-3 knn数字识别1
+ f/ c$ ?8 y* y4 D' F& K! Y7-4 knn数字识别2
7 m! B3 m# ?8 Y* _, I7-5 knn数字识别3
7 w3 Z9 A: v+ @. W7-6 knn数字识别4 j, ]( {9 Y: Q- C1 e6 t _4 r+ H2 l
7-7 knn数字识别5
; r! F: [! f9 K% D7-8 knn数字识别6
# r* q/ U( n" a- I7 s7-9 knn数字识别7& P z7 t# {( M4 h, c' x( [
7-10 knn数字识别8' D+ L- V# W4 k
7-11 knn数字识别9
6 j; p4 T2 q. J5 O/ P7-12 knn数字识别10' I5 `, m( _+ @8 p
7-13 cnn实现手写数字识别1& N8 }9 S; M+ U& @3 l
7-14 cnn实现手写数字识别2
: s. q5 z4 C8 C% b7-15 cnn实现手写数字识别3
* D2 D o0 h% _& C6 i# w7-16 cnn实现手写数字识别4
8 N1 v _# ~5 E- e$ k% o7-17 cnn实现手写数字识别5- R) A+ I5 I6 V3 u+ [
7-18 cnn实现手写数字识别6
6 C. \( q1 o* t7-19 数字识别小结
+ M0 t% j. ~5 `" E
. F, l/ p$ g; f* n第8章 “刷脸”识别
: T1 X* C5 |4 X" d4 _' z/ 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。
& p6 h; Z/ ~. d0 {# I8-1 章节介绍 H- P$ S' w: M
8-2 最简单的图片爬虫
) S5 D& D3 e# l$ }8-3 ffmpeg初识
' u/ F3 {: }+ V0 q W( N7 s, |! H8-4 OpenCV预处理& {" E; @, R& y- x- F8 i
8-5 神经网络训练识别1
9 G+ D/ _& r& f8-6 神经网络训练识别21 H9 R) w2 k9 W. F0 d( [
8-7 神经网络训练识别35 T" Q7 M: V3 h& R
8-8 神经网络训练识别4( n7 ]; u8 d) M% a, `9 J
8-9 本章小结
* k2 h- Z0 X% u* }. A9 l
2 l- _6 R5 s9 F" L9 J第9章 课程总结' H7 z) T3 ~( K, ?0 m
对课程进行整体的回顾与总结) T Q- ?8 t' _ u
9-1 课程总结
" I, J2 l9 z7 z/ r5 s* o
1 j2 I& ?( p8 r4 Q2 S〖下载地址〗6 c$ b) B5 l0 K, ]( |
! a9 g0 o; h5 o/ A$ l4 O
- T9 V: b8 q$ ^. i2 @( C N
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------/ X0 d9 i6 P5 u1 X6 L4 D* q' O( a
/ n+ I E2 S! O4 E' G
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