# | r! U5 S! P# X
" a K: @5 z8 m, `! T k9 H
〖课程介绍〗* }% O/ t* Y- U. }& d4 I2 } L- U
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。
$ `% F l- D! ?1 Y. v% X5 \
+ J0 }( C0 g+ i v4 _% _9 @; T〖课程目录〗
8 j P5 V; a: z8 v! Z第1章 课程导学
; u$ {/ \' c" z u% }5 b! \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
& x% D0 [. G! l& p1-1 计算机视觉导学
0 ^. x' N! R( I" V% _! _# F& u! X, }7 f9 H% b% Y
第2章 计算机视觉入门0 n" _/ b: b9 f( ? P' N4 _/ {
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。...( O3 k* ?# R, @, Z0 L* n2 \
2-1 本章介绍6 ^2 k9 i, @( J7 @9 X7 w f
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建* @ q5 @+ o1 a: e
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
2 X7 n9 D) ?5 i8 q! S. r( A2-4 测试案例helloWorld
1 k( {( S/ {( _5 k5 L& V2-5 案例1：图片的读取和展示8 S/ M+ O0 |. I5 J/ r# i
2-6 Opencv模块组织结构, N3 F1 ^2 f2 K& u/ f/ G
2-7 案例2：图片写入
/ c; e4 v- j6 f& m. [2-8 案例3：不同图片质量保存6 G6 T4 m( B) ^8 {7 M( m
2-9 像素操作基础
( y! j$ B! V% I- [) e2 s) D8 z6 t& E2-10 案例4：像素读取写入) R( B/ @3 Z+ N5 g
2-11 tensorflow常量变量定义) t1 K0 J; T w. |+ ^+ R
2-12 tensorflow运算原理
' u! N$ n1 C3 `, X7 j9 y# o- E, x/ |2-13 常量变量四则运算
* Z: e; Q S. b2 d/ f, f, s2-14 矩阵基础1
/ e8 ^6 h Z! @) Z% c# W5 h2-15 矩阵基础2
$ v: ?5 N' H, s5 O( r2-16 矩阵基础3
/ Q/ ]. G0 B/ U$ a) E2-17 numpy模块使用
; E$ z3 m$ o4 ^2-18 matplotlib模块的使用 m2 M4 v! m$ y1 q3 |0 W& A
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1* a6 a' P( e" D
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
$ b% R1 b3 l5 |0 m! p1 R1 f2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
- @+ h6 p. X- [& Q, a# b" a2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
8 p$ \' c0 u4 l' Q# Q8 D
5 m! u. Y; N5 l2 F4 k( F% x# p* @第3章 计算机视觉加强之几何变换
5 k$ s( P- `5 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。
6 s1 q4 r( B0 W2 s J5 v3-1 本章介绍
8 t1 t w/ j6 a# n4 m7 W' }) [' V9 U3-2 图片缩放1
: X. Z* j5 m- G- P* L: U+ u8 i- X3-3 图片缩放2
% s! V. a$ a6 \5 e3-4 图片缩放3 z1 m, B* N5 z# N* _) k
3-5 图片剪切* Y% d7 r c4 F
3-6 图片位移14 X0 v/ v6 f; n w0 A' o6 }* N
3-7 图片移位2
% p5 e) a% `; a4 i0 l. V3 u8 w3-8 图片移位3( B0 n0 X- [: r( g4 j! p+ C! Y
3-9 图片镜像 W- u7 Y, x- J5 b
3-10 图片缩放
1 ~! U v/ s8 h8 u9 L3 y3-11 图片仿射变换! n3 J5 J4 M, U
3-12 图片旋转" z5 p; W# D) Y }0 E' d/ j m
3-13 图片几何变换小结
5 Y6 m( W7 q' g- F! p
L$ t$ i2 L( h$ s! B. Y" v O第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
4 ]: j! \" U3 Z5 F5 F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+ q1 c7 `+ }- A0 O* u
4-1 图像特效介绍* J/ X8 [: z$ I* W7 z
4-2 图像灰度处理1
& _9 o* _" j3 Z. x% |: \4-3 图像灰度处理2 E1 C: J, W7 p
4-4 算法优化
* l% h- e3 Q: Z, u! j& R4-5 颜色反转9 h1 A% I4 G0 n6 o/ i, c% k
4-6 马赛克8 H9 \1 O% Y1 U6 W
4-7 毛玻璃
1 v9 C, x4 L, ]. T4-8 图片融合
6 \5 p' Z2 G2 \* q4-9 边缘检测1
* }+ \" o4 V5 V' u* }6 Q4-10 边缘检测2% Q9 {1 a+ k4 I1 ?7 m! c
4-11 浮雕效果9 |1 A; f( }" K7 w" Z
4-12 颜色映射
J. L) M+ ?6 i. p5 j6 i4-13 油画特效" ~/ V; p" H# Y" J: k
4-14 图像特效小结
9 E0 v" d) |4 F8 T4-15 线段绘制: y# F0 c- D l+ c: j
4-16 矩形圆形任意多边形绘制
. i! R% H" i; q- D( `/ `4-17 文字图片绘制/ k. ~: x$ ~/ U3 G. Z
* f# |1 c" ?, m# c( H u4 }$ W
第5章 计算机视觉加强之图像美化
8 D3 D! q% m9 B S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。
- i. y1 n5 J7 f, L8 y# A6 t, I. n. x5-1 美化效果章节介绍
' ^3 A- I. U0 W0 `+ z5 y6 D5-2 彩色图片直方图
1 x1 f$ b% [# d5 _" V: \5-3 直方图均衡化
: i% t' A" q, Z c% @$ K5-4 图片修补
$ d5 U; r; b2 f8 R5-5 灰度直方图源码" P' M6 G4 O% g8 _, z1 `0 C
5-6 彩色直方图源码
$ R( c/ G% f9 d: y& r5-7 灰度直方图均衡化 x: n, w# ^- i2 r
5-8 彩色直方图均衡化
, h u& P& ^9 q( h5-9 亮度增强5 H3 ~& u' A# Z: F6 E {" X
5-10 磨皮美白
) o( F) c( G& j( K5-11 高斯均值滤波4 l2 y! |4 j( X& r `
5-12 中值滤波
4 w5 l( w5 q) O# F' l5-13 图像美化章节小结. m; J A0 y+ J+ S
9 f) A6 n6 s: A9 H8 q) M
第6章 计算机视觉加强之机器学习
, S2 }. n7 `& ?, 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。3 w1 }6 H, ]0 C
6-1 机器学习章节介绍+ p$ r1 g# ~% K8 M4 ]8 N2 s: I0 h
6-2 视频分解图片
7 s. E& u' u X+ W3 {9 w6-3 图片合成视频9 l6 K8 B/ i, v h/ W) q6 g
6-4 Haar特征1
' r9 m: o' Q/ h$ |6-5 Haar特征2
1 U8 B' _1 ~6 m/ t- ^* c$ _6-6 Haar特征3. f: X/ r" [! U# D
6-7 adaboost分类器1
. ~/ }. H; H1 V( R4 c/ [6-8 adaboost分类器23 N8 |# Z) E/ j) { J+ j( R# M
6-9 Haar+adaboost人脸识别6 R' j9 v; l1 z+ a1 a; C4 d+ O
6-10 SVM支持向量机1% R+ j2 G1 N* K0 H$ p* H
6-11 SVM支持向量机2
$ \$ n( k+ S# l: Z2 V& \6-12 SVM小结- k' W! O, P2 s: G& G
6-13 Hog特征1+ v, |5 Z$ V8 G9 y6 C$ r
6-14 Hog特征2* m4 A7 z) o: L5 s5 Q
6-15 Hog特征30 t, J* ?& w3 s
6-16 Hog特征41 C r+ F/ W; ?; L/ K" K$ v5 D0 r
6-17 Hog小结1 M- _7 l2 X s; d8 g0 ]9 t9 G0 C- s
6-18 Hog_SVM小狮子识别1% c5 w, j, E8 I
6-19 Hog_SVM小狮子识别2, W1 h! p; q. e4 h2 M
6-20 Hog_SVM小狮子识别3# y7 U3 U+ X& z5 U
6-21 Hog_SVM小狮子识别41 m: M' k% l# O9 h3 D
6-22 Hog_SVM小狮子识别5; y8 d6 k8 S7 f5 e. L, T3 K
6-23 机器学习小结4 P* _1 Z+ N2 R. b* |2 x
N% Q, b0 H: A, ?- t1 j5 R
第7章 手写数字识别
4 }5 J2 ~% |2 [( b# [+ I# 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。! v" d& e, V0 J. V1 Y2 V
7-1 章节介绍0 O+ f6 S, X: @( J2 o
7-2 样本介绍
5 m7 U, F% t! N6 `( L4 ^7-3 knn数字识别15 _ m$ z- _ Q% Q. {3 Q8 f# Y: I
7-4 knn数字识别2
& p4 v9 y# `: w: N7-5 knn数字识别3
0 r2 P0 y$ |+ R) ^7-6 knn数字识别4+ s9 Z7 b, B, V5 K
7-7 knn数字识别5# X0 ?5 Y3 k' w9 _; e# ]- a1 W( e
7-8 knn数字识别6
- D4 a# D' k+ D9 P$ v* w6 T8 A- G% x6 B2 W7-9 knn数字识别7
- y5 N" W; @. p" h" b7-10 knn数字识别8
4 ]" m5 n$ }& Y u9 v7-11 knn数字识别99 W" s0 v! y+ V: ?( r: H; j8 B, N
7-12 knn数字识别101 R4 P: v. _; ]' |! J) p3 `% X) u
7-13 cnn实现手写数字识别1
" k; u. m0 B4 L; e I7 m7-14 cnn实现手写数字识别2
- S+ [6 J/ j" S$ b% o4 O: f+ v: j7-15 cnn实现手写数字识别3
% E. t0 S1 U! q7-16 cnn实现手写数字识别40 e/ @3 x7 v* |/ T! S0 x
7-17 cnn实现手写数字识别5
& |/ `" c8 C/ m. w7-18 cnn实现手写数字识别6; Z: t# }5 Q5 u
7-19 数字识别小结
7 H! x& a. ] i# _2 v) i) Z. Y1 T1 V* H( M7 [
第8章 “刷脸”识别/ C+ T+ H) Q. x' J/ V7 M
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。
* S" h) o5 W( c) C' x# ~0 x8-1 章节介绍
/ v8 |% l; _6 F% K9 U: c5 J8-2 最简单的图片爬虫
7 O; Y5 r; `6 n+ s7 l8-3 ffmpeg初识
) |! S1 v: W& Q* W8-4 OpenCV预处理
?' Y0 V# D# Z6 ^) P8-5 神经网络训练识别1" }0 D! x% I* h' E3 I- @4 Q
8-6 神经网络训练识别2
2 y, |/ R. l3 A; H& c8-7 神经网络训练识别3* c) L1 r5 u! M! `
8-8 神经网络训练识别4
+ w/ J/ }1 |3 U0 h" J' b! R) C& S2 b0 O8-9 本章小结- Y, i* m D2 x& r( c3 s& b4 `* x; s
% F0 n) Y+ g# a% N3 F- x: j第9章 课程总结; B! u# l$ U9 D( f2 ?$ c0 c( g& A+ e& V
对课程进行整体的回顾与总结! ^! y8 B6 x; e0 ^# I& Y: S0 r$ F
9-1 课程总结
3 ?( z8 O( Q" G) R4 c4 z5 K; t- ^7 M& B; `2 G
〖下载地址〗" J' w5 [7 E/ I1 F2 f0 {
- m% S( a, n& }" M3 s
# t2 I6 @* t a6 K----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
* J2 b4 [7 L& b( J! [8 t9 b n9 U% w9 }4 m; y) [
〖下载地址失效反馈〗
9 l! Z4 l6 E. Q, z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' x! N: ?7 a6 G5 i7 |
7 [) V$ H8 K5 l6 K4 w〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗; F7 w5 T, u7 U& Q7 P- A M
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
+ U3 a6 x5 m$ M" x. b6 b# |" l
: l/ T2 A' W8 X' x$ u〖客服24小时咨询〗
0 }9 N/ q$ c5 ]" A有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。7 T& d0 ]5 y0 `' q
- S9 |/ k; R/ k4 c- E; R1 ]3 ^# j. S. ?3 F; c# _2 G' ?
|
|
[复制链接]
