: z. c) @! Q6 Q5 A* o# q3 i$ f( }6 \2 {, I( h" e
〖课程介绍〗" ^7 n. o9 ~ {8 v
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。 L+ \" l1 g# R3 s
, I+ `$ }9 q. H+ J. x6 A' H6 i2 b/ Q〖课程目录〗
! J# k! y; M' K/ q) Y( s第1章 课程导学
5 D) Z* z! w: `% \. ~# ]5 \) b& D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. ?9 H6 j* x$ q1 w7 l1 j
1-1 计算机视觉导学
) a8 ~" `, d8 W2 J- r+ G8 b
, q& K4 t' F, K7 E" P- x第2章 计算机视觉入门
9 R! i5 @! w1 l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。...3 m2 P8 T0 ^5 h0 ]# w
2-1 本章介绍
% h( `: d) T9 f8 e2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
; B6 C2 s( R% C K6 j x. r O2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建2 v; V" W% X" B
2-4 测试案例helloWorld
# E' i2 W4 X5 x2-5 案例1：图片的读取和展示% j! M' |4 U, t' n% x
2-6 Opencv模块组织结构7 j; M# j9 Z( A+ f' J
2-7 案例2：图片写入
4 p- c5 D! p" H& I. d2-8 案例3：不同图片质量保存
; o$ ^4 J* w5 ^3 m2-9 像素操作基础- i X. x1 v+ N7 B
2-10 案例4：像素读取写入 q8 |% g2 B& C, \
2-11 tensorflow常量变量定义( X! @& k+ S* b$ Q4 x8 w, Z
2-12 tensorflow运算原理
, K; R/ H/ }; L2 c8 i2-13 常量变量四则运算& L% C) u! \0 T, N5 |$ {# l8 v s
2-14 矩阵基础1) g6 H M3 Q4 C' p- I( }! P M
2-15 矩阵基础20 p) O# T @$ p5 Y5 U: j
2-16 矩阵基础3
+ R3 T5 S& e4 \( s! ?2-17 numpy模块使用
' }) m3 H# ]. b2 p+ D2-18 matplotlib模块的使用; `& Y1 A7 @5 P$ ?4 D2 R
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
0 ] V4 A6 x2 o2 C% j2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
# p5 N6 P. p2 ^: Q' g2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
$ j2 V' i, h- x ?$ B2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4- r/ u0 q1 D7 S, h
: B. {7 t) e3 q4 p7 H第3章 计算机视觉加强之几何变换
% ~ u! J/ Q+ b0 A2 n7 P0 Q8 E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。: c2 g8 O5 X3 l) D2 C2 M
3-1 本章介绍
# F$ G6 y) H3 x- p) ^3 j3-2 图片缩放1; R+ l3 E9 {4 B8 ]
3-3 图片缩放23 S' n$ o5 ?9 o. |0 B! G( O
3-4 图片缩放3( G9 b* v: `. \' N! f# ~
3-5 图片剪切
/ }0 X* |& D# b2 V! M, l3-6 图片位移1
h$ {7 V; E7 [. R4 y/ E3-7 图片移位2
6 D; f: x( G3 f3-8 图片移位3, L, I- m, G* B4 g9 N% @
3-9 图片镜像
1 @* }; S/ Y( K5 I* a7 H3-10 图片缩放
! {' L& _# o/ `- V3-11 图片仿射变换
% L& Y0 x! Q) q, E7 C3-12 图片旋转
& k M/ X. ^9 {* L+ {3-13 图片几何变换小结
* a, V8 H. \/ s* B* J' M& o y, w; ]5 B6 C+ D5 x
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制0 P' y7 ~' _% Y. f* ]2 m
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3 A5 M* a1 X8 p# Y Q' m
4-1 图像特效介绍
C* G. S. G4 N6 l4 A& |4-2 图像灰度处理1; w1 f6 d. Z/ |
4-3 图像灰度处理22 G9 ~1 d/ t) `( D% q
4-4 算法优化
! P$ Z8 o/ g. w3 ~4-5 颜色反转2 J9 z" |5 m1 X" f+ G9 a, a
4-6 马赛克. t& X; u# l! V/ J4 O+ r4 Q& X
4-7 毛玻璃
, M8 a4 @$ R% l( d0 X4-8 图片融合
4 S& j$ o* {' F1 S! u. i b4-9 边缘检测1* v5 B& f: Q: \/ z
4-10 边缘检测21 _! h/ H. Y( \% X
4-11 浮雕效果4 v: O1 z) h) E
4-12 颜色映射
- o, g2 K( k2 [- U4-13 油画特效
$ r4 _% n3 H/ X0 ? K4-14 图像特效小结
9 s, ]3 R2 E- b4-15 线段绘制
+ Z( @0 p& m+ u8 L* u, |, l- S4-16 矩形圆形任意多边形绘制
$ x3 u: M1 g% e( v1 D4-17 文字图片绘制
' c% s: O% I$ B+ }& E) }( ~' F" W' i6 l# B7 E. W
第5章 计算机视觉加强之图像美化5 K1 A3 m3 ^6 H6 ^, _; z( o% 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。! W3 U& z5 v. x |- C( B
5-1 美化效果章节介绍
8 Z! U0 H! n) C. f" ~, [5-2 彩色图片直方图
! c9 q. y$ K; p' B% h9 N1 V& u4 Q5-3 直方图均衡化; ]9 T0 u d9 U m; ]
5-4 图片修补" P, P$ R: Q7 Y. L& g
5-5 灰度直方图源码) g# Y+ n2 \8 Y# ~/ p2 V
5-6 彩色直方图源码& }2 A1 s8 ~+ \8 R0 n
5-7 灰度直方图均衡化
: H! i& m, T+ T; _5 {5-8 彩色直方图均衡化: D: ^4 X2 {& \8 i+ p8 M* B
5-9 亮度增强" U5 k, U" }1 V
5-10 磨皮美白, D, J* Z, A! Z0 G8 F
5-11 高斯均值滤波
# q* R% D9 E/ b/ z, \2 A: H0 @3 }5-12 中值滤波
. Z9 K0 \9 `* g3 M8 C2 U5-13 图像美化章节小结! k; `& I( C( \ |7 r( ^5 @3 c
% E) T. p. f7 r ~/ p6 N
第6章 计算机视觉加强之机器学习
( G" l8 }* K) |) Y9 v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。
7 w/ i( F+ N- R- {1 G6-1 机器学习章节介绍% _4 x8 J1 ^ ~5 q
6-2 视频分解图片& f' C& _( k( k) r
6-3 图片合成视频
& N/ s# F) @! c( q7 k' f% P6-4 Haar特征1. [0 ]; i0 w+ N' A: D
6-5 Haar特征22 B( C, x) F& Q1 _6 L$ t7 V5 j
6-6 Haar特征3% Q" j+ r6 q5 M; K6 H' s
6-7 adaboost分类器1: I7 O+ J/ n1 h- o( O& E
6-8 adaboost分类器22 R% o6 J) \1 @% X* |$ o$ L
6-9 Haar+adaboost人脸识别
: E$ G! p( V. `& m$ {2 ?6-10 SVM支持向量机1+ Z- X7 [" W3 D3 H1 W
6-11 SVM支持向量机2& H: X: J6 Y: B8 j) E8 k/ E& g( g% V
6-12 SVM小结
$ w, k. c& ?* A1 V; x4 u3 v6-13 Hog特征1
m& U9 V. z9 D6-14 Hog特征2$ c* |6 a& X2 E% c+ j
6-15 Hog特征39 L# o9 l( m% f5 b6 h
6-16 Hog特征4
( Y% e& A1 {) H6-17 Hog小结9 M& L# v2 B7 D9 N
6-18 Hog_SVM小狮子识别14 l+ ~' ]" n9 V6 n; K3 E, J0 h
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
$ B2 K2 o2 {$ |* V" P' P6-20 Hog_SVM小狮子识别3
R7 O4 M! @. |# _" Q6-21 Hog_SVM小狮子识别4' e9 a+ J" b7 A
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
# Z- J) J+ s% b% Z& l2 ^6-23 机器学习小结
3 G; n$ K% }8 b* P1 S9 ?, d( |8 N4 d8 R9 `* A: O0 [
第7章 手写数字识别7 `, R" K" s5 r8 I! l% v
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。, }2 X9 K7 i7 m% S
7-1 章节介绍
_ b( \; {( a8 G3 f& [, k7-2 样本介绍
7 P4 w+ r3 O1 n* J" j3 T7-3 knn数字识别10 `, Z# Z' J4 c
7-4 knn数字识别2
- b# x& ?+ ^% }7 `, e n) t' m7-5 knn数字识别3" x( b: C' A* d, A+ L
7-6 knn数字识别4
- S* S( T2 c; Q2 ?8 |0 g; u2 M7-7 knn数字识别51 h/ I$ g# K. T6 C$ n; j
7-8 knn数字识别6: b* l& j1 @' z
7-9 knn数字识别79 [" x3 }4 a+ P' `* Z7 d. W
7-10 knn数字识别85 K% h( i) x. [7 E q1 D
7-11 knn数字识别9
$ k- M) Y4 S; b' r* g6 p' X' H7-12 knn数字识别10: O0 ~' i& C* b7 l, Q" f
7-13 cnn实现手写数字识别1% k8 ]2 I/ b# a2 N1 V! T
7-14 cnn实现手写数字识别2, h5 y) P# c) C
7-15 cnn实现手写数字识别3: F4 @( L9 S, ]# ^8 @ z* y
7-16 cnn实现手写数字识别4
& C N q- N% u0 u! Z& g; p7-17 cnn实现手写数字识别5
0 w4 O# R' n8 f1 C7-18 cnn实现手写数字识别65 C$ U6 A$ A2 M! ?- }' o
7-19 数字识别小结4 A$ ^4 \- ~/ A# U- C8 a6 s* p" z
' T- o m( u6 w- G, O% F第8章 “刷脸”识别
0 l. ~% y5 Q1 B' V9 n- c: n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。
- O, ]* V! B& _! D* t) I8-1 章节介绍
" C" P& n) r" [9 S: }& V2 Z5 [8-2 最简单的图片爬虫7 [$ J5 c+ F$ {* w. J$ L( J4 T: @/ T
8-3 ffmpeg初识
- s p( s( K o% R' I8-4 OpenCV预处理6 ?( D4 T) c& `4 N3 [* R5 x5 m% c! y/ g
8-5 神经网络训练识别1
3 n7 S9 t2 }2 ^7 E0 i8-6 神经网络训练识别2* k6 Z2 c9 F3 i
8-7 神经网络训练识别3! f: c$ F# {* C4 h3 }7 p* E
8-8 神经网络训练识别4, ^6 v' g+ r' q5 X! _* H ]
8-9 本章小结
, e" Z9 e' W! m8 o7 S% C. h6 T- h3 ~; F0 `1 r
第9章 课程总结
. R+ H$ h' K5 i( x; p0 d对课程进行整体的回顾与总结
# [0 R0 [* A4 I, K9-1 课程总结
( H; K0 W X% D. o" J& N# b4 j2 a, H, s* }0 U0 A7 H& y
〖下载地址〗( M" f, b/ H a" N" \
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2 j/ Q, i! J& ~4 l. c0 N& b----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
3 |; T9 J* s6 U+ P; I ?! q
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