6 e2 R# P! e7 T* l) W, m
4 M2 @) z+ M9 K! M9 y. t〖课程介绍〗' R- c9 Q6 R, c: _8 {6 J0 `& S
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。
* n- d: @5 Y7 P7 W9 H2 Z, w
; R0 j2 N( \% C% _# D/ g: r' A〖课程目录〗; ~5 t, I" u$ q* y3 F4 u$ e: |
第1章 课程导学
; \6 R& w7 j; p. D5 k- Y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
% c/ a: e" E8 d% g$ Q: B1-1 计算机视觉导学1 C% z& F1 }1 e3 K" Y j2 a5 {2 }, S+ s
# N3 @8 e* t6 j5 \第2章 计算机视觉入门& G% i' `* M) t8 l4 c3 _. P
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。.../ [$ o- r0 S: s( g3 q( c
2-1 本章介绍3 E0 z: ]% [2 d6 {6 s7 F9 U
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
. k" Y1 m" }/ d+ U) m# l9 G2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
, R+ o2 f! w% ^1 W2-4 测试案例helloWorld D1 v; B& d$ T- Q4 n
2-5 案例1：图片的读取和展示6 ^ Z5 k B; m3 Z
2-6 Opencv模块组织结构$ {" E. g* \2 m8 `
2-7 案例2：图片写入
1 o( U7 A% @. u) A- w& m! R2-8 案例3：不同图片质量保存& k5 \4 I& F0 h3 L7 r+ s# w& M1 o
2-9 像素操作基础
# j# \. L! l4 C/ o7 w' @3 |2-10 案例4：像素读取写入8 H. a, @! \% ?! a; y+ V- X2 Z
2-11 tensorflow常量变量定义
+ @( j9 k5 Z+ S- l9 m x6 A1 K2-12 tensorflow运算原理
9 L: w* G4 w$ Z% p! @3 Z2-13 常量变量四则运算
' |% h* I/ E& n2-14 矩阵基础1
7 R. M1 @' F, E8 j; Z: F2-15 矩阵基础26 h6 _9 z/ ?, }, N! @2 U
2-16 矩阵基础3
4 p( B* R% t% s" F& x2-17 numpy模块使用
2 Q3 K0 H* A" }6 h* Z+ t* n2-18 matplotlib模块的使用! m8 h7 }$ |' d* U: L
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格11 B4 C8 y; m) U# X/ w2 I8 T6 `7 W
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
7 }5 ]; U$ c5 Z2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格34 N8 W8 K" C* K, Q
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
3 w& b5 g; p- J" T6 X3 V9 R$ O7 J4 v9 `5 K( Y! E7 b& V
第3章 计算机视觉加强之几何变换
! B+ J4 T- J) Z. 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。
0 {) J1 x) w |2 Y3-1 本章介绍) @' y9 ]& i3 T* P% T6 t. j1 t
3-2 图片缩放1# i5 r c. r% N1 r; e: M( O
3-3 图片缩放2! K$ U0 M% W& {3 y
3-4 图片缩放3/ t4 h, V; B/ Z1 M
3-5 图片剪切
- I, y4 e$ }2 M! I' K8 l3-6 图片位移10 k# p$ Q7 | ?( X: V
3-7 图片移位27 x- U# s; J8 I: b$ Q( I$ X
3-8 图片移位3& o/ q7 W4 s& j7 X$ W1 i- O' t
3-9 图片镜像
" I O: z# K! m' l3-10 图片缩放, G% ~( {# E; _ y# y
3-11 图片仿射变换# p" W( P! w1 l; g S; s4 c
3-12 图片旋转
/ \- `/ g/ M) |+ C* c1 k/ q3-13 图片几何变换小结
# V7 E. \, J3 B
# `# z0 \0 y4 v7 t2 d8 f/ n第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制! P2 n& v: 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
5 R7 Z9 Y- {) P- X# x& Z) F4-1 图像特效介绍
. y( S7 V6 ? _( C4-2 图像灰度处理1
( V7 z3 C! S% V \' R' F( W4-3 图像灰度处理2
% }. o5 L0 q0 `- n' v4-4 算法优化$ _3 n/ z9 v! G5 z1 q% Z
4-5 颜色反转
- D8 [# d9 Y6 }/ Z' z2 k: Z4-6 马赛克
* v7 O+ }3 Z+ V4-7 毛玻璃
, D! O, y6 _3 P' }4-8 图片融合2 B3 o& p) B1 l. z% b: @
4-9 边缘检测1
. |5 \' K. U+ e5 C) g8 u4-10 边缘检测2+ F& i& q, G' y: S$ D1 G Q
4-11 浮雕效果, p0 v8 \, z) z& g& b
4-12 颜色映射
3 W7 Y9 M$ j/ w" e7 {4-13 油画特效" ~7 n7 e8 I+ o5 B
4-14 图像特效小结
3 Q3 q6 G; N8 M4-15 线段绘制
4 B2 \( g/ ]; W) m9 _( J9 Y6 v" O4-16 矩形圆形任意多边形绘制9 d4 q* Q* P2 G1 e
4-17 文字图片绘制
+ y, j( g2 K$ l3 z1 Q0 S: ^/ b" [1 G2 p/ D3 Z
第5章 计算机视觉加强之图像美化0 i) j4 t- h5 Q/ j7 b
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。
' S1 X# M, l1 R& L0 l5-1 美化效果章节介绍% Z$ a9 G! L( x( P+ Y
5-2 彩色图片直方图
+ G! U. l: d! t5-3 直方图均衡化' L& u$ U, k: _. S7 \
5-4 图片修补4 S$ Y: g, x1 s, l
5-5 灰度直方图源码. F2 A3 T5 \5 W7 j
5-6 彩色直方图源码
/ {* _! s {& @$ \: T) |" Z5-7 灰度直方图均衡化' T/ @+ l' F, j) \4 w
5-8 彩色直方图均衡化
& @3 M6 w* f$ J- O( W( J5-9 亮度增强
) q' D( H2 k% W) O5 F4 g/ p0 y" @$ k5-10 磨皮美白1 h i4 K# L. V# c |2 o& `
5-11 高斯均值滤波
+ C% ~5 r+ i4 V) {5-12 中值滤波- ^8 m' {! N- T4 M
5-13 图像美化章节小结
3 p& Q2 P. ^2 T. B
2 S8 X/ I' a4 f/ C* ~2 @第6章 计算机视觉加强之机器学习- a# ]8 h4 s- h* g" _: n
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。9 ?& L g" l- h& c# ^. t) O
6-1 机器学习章节介绍
( ~7 x( f* s8 ^+ S) b4 C6-2 视频分解图片 b) D9 J# r3 F
6-3 图片合成视频
4 A6 ~$ X# i) s0 s6-4 Haar特征10 v0 K& V0 R* r
6-5 Haar特征2& x4 p9 K" [5 {- C- `. p
6-6 Haar特征36 X6 ]0 {+ Y5 b& C
6-7 adaboost分类器1* V+ h# N, |/ \, w I
6-8 adaboost分类器2
/ J4 j% \$ P. i5 k; F8 ~) Q6-9 Haar+adaboost人脸识别5 k* H8 S; J" r: O
6-10 SVM支持向量机19 [; C" u D7 v- l' ^& G$ U
6-11 SVM支持向量机2, S+ L$ N7 Q! L
6-12 SVM小结* i/ Z) R) \. g
6-13 Hog特征13 _. W4 [' B7 c$ W
6-14 Hog特征2
# B4 A6 ~# G$ L: G6-15 Hog特征3$ `) E o2 ?; J0 G1 o" P6 H
6-16 Hog特征4) d8 L2 k( T7 ]( p# a3 K% L
6-17 Hog小结
' P5 @8 l6 F' [6-18 Hog_SVM小狮子识别1
( R" K% S5 x& i6-19 Hog_SVM小狮子识别29 l+ Z, m8 O" \7 Y6 _9 [
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
# [, G# j3 X3 l: r" H6-21 Hog_SVM小狮子识别4, d7 L1 U% a* n5 R
6-22 Hog_SVM小狮子识别52 X7 M) [. }7 I
6-23 机器学习小结0 U2 o. s4 J' V a7 V5 _
F1 f6 d/ R. x" `2 \5 X- U
第7章 手写数字识别
3 { @ E: W6 e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。
. x9 `4 u& _0 M! m2 q. X7-1 章节介绍
$ a# |7 b/ H; s0 V" ~: Y7-2 样本介绍2 R* W% R; F* w7 I7 s
7-3 knn数字识别1
: v9 s4 D7 f W. r: T1 Z' K7-4 knn数字识别2
" _" W7 p7 p8 g/ x' O1 p7-5 knn数字识别3* Z7 p- c; o! f' O5 e9 n. c v
7-6 knn数字识别49 q2 ~7 C( g: R$ i s2 C
7-7 knn数字识别5
; M9 ^, B# F! N$ Z7-8 knn数字识别60 H; B4 F% M7 U8 I+ X
7-9 knn数字识别78 C* R- { Q* \- ?* F# q7 X, s
7-10 knn数字识别8
# {: s6 c* {. }7 Z1 _; {7-11 knn数字识别9
3 G1 H; f0 G- R- r7-12 knn数字识别104 {, Y9 k0 }, F: ?- i% p
7-13 cnn实现手写数字识别1
* \7 f9 ^( l! u* S$ B$ J! z7-14 cnn实现手写数字识别2
# P8 W. r. R+ m3 k3 F+ v7-15 cnn实现手写数字识别3
8 z6 M; i5 j: V7 y! x4 @7-16 cnn实现手写数字识别42 M# _& w0 X- P$ x) y
7-17 cnn实现手写数字识别59 G. K3 O7 j) ^; T& D) |# q
7-18 cnn实现手写数字识别6* ~7 `5 Y9 @- c0 _1 C; N* V
7-19 数字识别小结& x$ t: G; ?% X" Y- J2 S+ g0 O
( j$ T1 v" a+ P8 K! i9 I* l
第8章 “刷脸”识别
0 c& {, k5 R# y) q3 ^* H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 @4 `: a/ s3 i' Z" w2 g
8-1 章节介绍
t$ i, }5 z u* e- P* P8-2 最简单的图片爬虫/ Q$ W6 |+ o& J: J4 M. M+ P
8-3 ffmpeg初识& e( n3 r2 b' T0 _
8-4 OpenCV预处理
2 ]4 B8 ]$ p& F K9 ?8 _8-5 神经网络训练识别1. p0 g2 {/ Z% h, s* W: S" V
8-6 神经网络训练识别2
+ j X/ _# ]! {" N; |9 ^2 U( a8-7 神经网络训练识别3/ O" H8 @ r: G. p
8-8 神经网络训练识别4
$ L5 K2 |% [! k" y, ~5 @8-9 本章小结
' z& I/ Q* I7 e! d7 h
5 T2 c# A6 X+ m- K+ x( _, m第9章 课程总结
0 d- W0 Q0 B& H3 p对课程进行整体的回顾与总结: \# m, I0 P. A4 r2 \4 s
9-1 课程总结
% k3 k, r0 a @
7 H! Z A- G# o% i4 F8 g〖下载地址〗
4 i0 T9 K9 b# n8 j0 j% X8 i/ u- A- e2 ^+ @4 _6 A& r/ f/ f5 u1 Z
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& O$ k$ H. o3 l+ G〖下载地址失效反馈〗9 L. S, C8 A# u7 L: S/ \4 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( K- |5 y0 B T) @' G4 C# F: u
. j; n0 \6 w5 p7 Y. @
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