! n3 i& V+ _) w) h; p: M6 n
% o8 [2 I) g8 b〖课程介绍〗 O) a" T! r7 h
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。
5 }& y g; n* i* H3 E9 N& x2 e! u4 c: V! ^
〖课程目录〗
% S/ V w# O$ V4 d* S3 A/ E- d7 @第1章 课程导学
' h% c* K% y9 F4 h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
D8 G; G) t0 h& y ?1-1 计算机视觉导学; R1 s% X: c4 A7 D
$ O2 [3 C1 v# ~3 r1 x7 \% D# G第2章 计算机视觉入门
8 G% Y* g% _7 n5 R7 g* i+ V" O% \" u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。...( }1 x, ]1 B4 ]& G+ f
2-1 本章介绍# @; e6 R3 H1 n6 L$ j. i3 V" i
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建& r) e' L4 l4 K" Z. P) Y8 e* C+ @+ g
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建7 t) _. E( O" W2 @" E# t
2-4 测试案例helloWorld$ z# `( _' E; p! |
2-5 案例1：图片的读取和展示+ e1 f* j Q4 {$ G1 |* T. G
2-6 Opencv模块组织结构
+ Z9 X) G2 W# ~% R% T) @2-7 案例2：图片写入
8 B' p0 p7 Q/ R5 t: R5 W2-8 案例3：不同图片质量保存/ | H6 w3 j n" V" b: s
2-9 像素操作基础$ f6 Z% a8 }8 \) W
2-10 案例4：像素读取写入
c: U5 o( H8 L- G4 b& e) H) j2-11 tensorflow常量变量定义5 }" \# E5 Z5 x% h( x
2-12 tensorflow运算原理
1 G9 J' m* U' s9 ?4 @, s+ m7 @2-13 常量变量四则运算
7 v7 _: ]8 h. b9 J/ G: o2-14 矩阵基础19 ]& D1 r ]/ T: P# o$ L0 Z4 {
2-15 矩阵基础2
$ [7 v3 J) ]( j5 I2 |2-16 矩阵基础3
; j5 W: Z6 a% A# c2-17 numpy模块使用
. i1 k2 V: u6 ?" ` B5 }2-18 matplotlib模块的使用
- Z& C( d. t5 n% C- i2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
) a6 y4 T# T; ]7 R% ~. J. T5 X2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2* S5 t0 G' y! R! t+ h V* }
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
0 T! u5 Y3 d1 {+ o/ S2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
" u5 P9 B9 M0 I! f( E$ y9 m+ C) E! e' z6 u9 e6 ]% m
第3章 计算机视觉加强之几何变换
0 \# ]7 P! \7 j+ r) o/ \' O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。. v, n' [' Z) y7 W
3-1 本章介绍8 l, r8 C; Q7 t. @
3-2 图片缩放1
- u# t$ z( q. @/ j c8 J3-3 图片缩放2& z4 T6 {9 ?5 p, k; O
3-4 图片缩放3/ o: f- e0 A) {$ k7 a @$ C
3-5 图片剪切6 U& ?1 B6 C; K& b R3 X- a! l
3-6 图片位移11 l( E0 h- ^$ s f7 Q6 b
3-7 图片移位2
' j5 m$ v% G; S3 B- u9 s3-8 图片移位30 L, i+ M( M, \& d4 c1 ~4 b# W+ L
3-9 图片镜像
. \+ R9 U0 J; O5 G' B& |3 p" A$ G3-10 图片缩放% Q1 c9 }8 J& W( h2 x$ U
3-11 图片仿射变换" j7 v, ?. f3 s3 B' a3 E
3-12 图片旋转
+ c4 R4 k) B. W' c1 N q3 D3-13 图片几何变换小结$ a% c& r2 k. B/ E
0 A9 @* [. |5 v; E# o" T; J q
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制" t: t: p: z( F) |, i" W; 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
, |: u1 m, p# @% S" w9 _" z5 ^, Q4-1 图像特效介绍
/ Y3 q3 q% a; S1 p! r" j4-2 图像灰度处理1
1 T, o0 d6 w3 O. @( s2 M, I* A. [4-3 图像灰度处理2- o3 `6 `# {6 y$ ?8 a* H' V0 A
4-4 算法优化/ S9 y2 i+ t7 t ?' m5 n3 ?; k
4-5 颜色反转
4 w3 _6 H/ M& V4-6 马赛克
$ h/ P8 T$ F3 B# f1 [4-7 毛玻璃' |" G! o9 b, c1 l# M
4-8 图片融合0 Q r0 V$ V: o! H. `
4-9 边缘检测1
, P. u9 G& n5 v% L P4-10 边缘检测2" t0 |# } S& y0 s% G) o! t
4-11 浮雕效果) ?5 W7 g: n; B* Y, N6 X/ Y
4-12 颜色映射
! a- U1 R2 S" t0 {4-13 油画特效, Y4 M# S _" d- r
4-14 图像特效小结" D7 f# ^7 X4 c3 F( @
4-15 线段绘制) ~6 x) J* w3 L% Z7 N
4-16 矩形圆形任意多边形绘制% a+ h# ?/ R& ?- u
4-17 文字图片绘制
7 }2 g! i7 |) s) Y. c0 x+ ~+ C6 x. N* c% E% J& k- s
第5章 计算机视觉加强之图像美化
9 Z9 h. e. h8 k' [1 }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。( C# N8 B6 v$ h- \
5-1 美化效果章节介绍
: M# u* L# N/ t, }7 c. \* p! d5-2 彩色图片直方图
- J1 f; @; S: R, h5-3 直方图均衡化
" @, g# ^9 X. X3 O( n2 I5-4 图片修补8 m- {+ U3 l. K Q
5-5 灰度直方图源码
* o1 B. U' s4 q2 U+ s5-6 彩色直方图源码
3 d9 y2 h4 w$ c4 w/ A5-7 灰度直方图均衡化
* I# S: Y% A( n$ U6 T6 ~9 i5-8 彩色直方图均衡化
. n* N3 V' t+ S( Y5-9 亮度增强
; D# v3 @ _1 W) u5-10 磨皮美白
1 x5 J3 @6 l! b* n; g5-11 高斯均值滤波. Q! b8 z7 A- L% q5 s! ^; K
5-12 中值滤波
# T5 Z" f6 R- u) M5-13 图像美化章节小结0 M& K+ E4 W! N6 g
# \; A$ [2 A! z8 [. m! |/ Z
第6章 计算机视觉加强之机器学习
/ W6 o, Y2 R& e4 X& ?) A" J" a4 h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。
) d; t# @* Z, L0 Y& z% }6-1 机器学习章节介绍
& j8 g& H! \% \' Z9 ~2 R `3 j6-2 视频分解图片
4 y- v, d7 p" F) f3 o6-3 图片合成视频
: J" v( a1 A" L. {6-4 Haar特征1
. c: C6 A- l6 i$ F- M6-5 Haar特征2
# ]) {- a( U' K5 J6-6 Haar特征34 h0 Y) T5 m8 W$ g1 J [
6-7 adaboost分类器1% V/ k8 a- G2 b5 Y6 Z6 v
6-8 adaboost分类器2) H5 |( i; _! `; n
6-9 Haar+adaboost人脸识别
; `1 _- ^" b O7 ^6-10 SVM支持向量机1, Z. |& |: J: Z2 E+ V1 z$ d. [
6-11 SVM支持向量机2
+ u4 r- U3 n# _3 N# E n2 t& ?& s6-12 SVM小结
: O6 R- R3 s; F% N6-13 Hog特征18 X1 D- X( T3 g, Y& Y% o
6-14 Hog特征2
3 F t, S, j3 I8 ]6-15 Hog特征3
6 g8 M" Q* i% y1 T0 ~. ~3 N6-16 Hog特征4( u+ W& f, q& e t& O
6-17 Hog小结
7 x2 p/ T' w# t# L, y6-18 Hog_SVM小狮子识别1
: R5 ~' t9 }" j9 x2 R, C A3 z6-19 Hog_SVM小狮子识别28 ` J, t; l0 u& X7 h
6-20 Hog_SVM小狮子识别31 _. E+ T3 ]& Z9 D& ?
6-21 Hog_SVM小狮子识别4' C9 f; r- G8 d( _
6-22 Hog_SVM小狮子识别53 _- r0 `2 F2 J; z; G1 O$ @
6-23 机器学习小结
E4 V; K! {- w5 _) m6 |' t* H4 y) u2 v
第7章 手写数字识别
, O; F' P0 @6 E$ A5 d: X' 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。6 U1 F( s! v: ^& O5 W% g
7-1 章节介绍
, e. a6 Q; w5 C6 A( w7-2 样本介绍
) @7 n) l: p5 `6 p# Y. T7-3 knn数字识别1
& f: U) T, x3 Z$ I: i7-4 knn数字识别2! t6 }$ I# h5 k C+ h8 N, ~
7-5 knn数字识别3
! F! ^5 L$ l: r3 O7 r. b/ j7-6 knn数字识别4
4 s' ?. w5 ]$ w! M$ s7-7 knn数字识别5! w$ S4 q: `' y, ^) j" h7 ]) b& x
7-8 knn数字识别6
+ f8 f8 Y% Y, C5 U( k0 k: o C7-9 knn数字识别74 L& N# x) c# P2 M$ B$ z
7-10 knn数字识别8/ C/ y+ V8 I5 V" F6 M: W8 d- r8 S
7-11 knn数字识别9
# J; H7 r8 m3 p& ?7-12 knn数字识别10
3 r3 }( Z6 I _( @7-13 cnn实现手写数字识别1
/ v' A C6 M/ m, J- i0 h" p/ d7-14 cnn实现手写数字识别2
* L" n# V4 e, m5 Y7 J7-15 cnn实现手写数字识别3
/ S4 z" `, l. D& }) y7-16 cnn实现手写数字识别4
" B% }* {; b9 J+ }, z6 Y7-17 cnn实现手写数字识别5$ M# A) `+ j/ V1 N& ]
7-18 cnn实现手写数字识别6# S) X, ^$ g. q* M: _) F
7-19 数字识别小结4 F- q- |1 [3 V b& N
, ^9 S. b n4 O# s$ u' ^ [) u
第8章 “刷脸”识别
; e6 K5 `5 H* m6 F! Y, H1 U" o# 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。
3 }% Y( ^+ c& b6 F8-1 章节介绍$ j) C. b6 R7 r9 b& K
8-2 最简单的图片爬虫
) ~! `% S6 O) O1 e8-3 ffmpeg初识
' T8 Q- a. y' P6 t3 K* ~8 }! ]: W8-4 OpenCV预处理, J8 a5 E8 E) p( v
8-5 神经网络训练识别1
8 Q' x, U- n% Y6 R8-6 神经网络训练识别2
/ _! |4 x" j7 _8-7 神经网络训练识别3
: Z Q! p0 B& r6 t* b8-8 神经网络训练识别4# H, k/ Z8 w6 }6 M2 P
8-9 本章小结
% V" S, h9 A/ Z' W4 V% n1 `
* M1 h9 r5 O& @4 H: p第9章 课程总结! O0 e+ i2 }$ I4 U) c
对课程进行整体的回顾与总结
" h+ p5 \6 L, n4 {& O1 ]5 s9-1 课程总结
1 h+ ~) N6 a G9 P
8 S* T4 a, J5 T+ z( T1 v5 n〖下载地址〗
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& z$ _; N# S. _9 G' [! _2 t$ L- l& f) ^1 _
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