( p" m1 Y. b- Z7 b
7 x% M: d! U9 j, ~! w% ~〖课程介绍〗$ x" x9 p8 u8 q
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。
: I+ k+ B) h9 p
3 T2 X: n4 f" {1 C1 g `+ [4 ~〖课程目录〗
. O t, U, b l' L第1章 课程导学
}+ l' P2 [% X- W/ ~1 U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& @' e5 O/ w8 u0 c; h
1-1 计算机视觉导学* E! f7 b# ^: B0 B: n; a# p
4 O$ }! Z8 G+ z. }3 w0 _0 f
第2章 计算机视觉入门; O: X/ g, @4 L, r& l. q
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。...
! V- |. y9 B- \; y3 g: r2-1 本章介绍" h; f6 N5 w) k$ p: {
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
* c/ e* \+ S2 s' ^* \0 L6 e: t6 r2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建! V$ T/ x1 K6 Y
2-4 测试案例helloWorld2 n4 i1 F! M8 {6 l7 p8 T
2-5 案例1：图片的读取和展示
+ s: X2 s: l# S. q4 l2-6 Opencv模块组织结构
) d9 \' T6 Z7 L2-7 案例2：图片写入" H1 V/ ~$ ~- z
2-8 案例3：不同图片质量保存: ~/ W# n( J' F; Z$ D5 a
2-9 像素操作基础
( x' c+ o' C& u5 D2-10 案例4：像素读取写入
& D3 ?- y. c3 ~6 ], d, K2-11 tensorflow常量变量定义7 B% X- \9 g* u
2-12 tensorflow运算原理
% v! }* m* b# I) u: I% X# n. T1 Y2-13 常量变量四则运算
" Y2 S7 A% S$ b+ b6 P3 X( T3 [2-14 矩阵基础1. X9 S4 G$ q! i# |! l6 G5 l& ]
2-15 矩阵基础2
0 n T$ @* J5 ^" w4 h; _; Y# C0 L2-16 矩阵基础3
k' _) h3 f/ M5 a2-17 numpy模块使用$ q2 J: A0 s' n) j- M. @/ M8 H
2-18 matplotlib模块的使用; Y$ }% s5 J1 o6 u6 W. R3 p
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
9 g0 m4 i P8 D- e3 r2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
. ]4 ~0 O7 I( a/ Y9 w8 { I2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
" A, B7 g, J8 K2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格45 R. ^- |& @) a! ?# E$ N9 b5 B. o
! o' K7 p& S! _" D; C( q1 T第3章 计算机视觉加强之几何变换8 K4 @9 v8 h6 D; B! z2 w/ c
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。
5 s4 `% k* |* L3-1 本章介绍4 T. W& h5 K2 n! J; K
3-2 图片缩放1$ b8 \. v' j( y) }. Q
3-3 图片缩放2& H2 r5 F- {5 \9 S7 R
3-4 图片缩放3
- G g9 s- x% K4 ~3-5 图片剪切
$ j; Q3 j- }3 L5 F4 q$ k9 O3-6 图片位移1( D* J$ a/ v& k5 d' z6 E+ z
3-7 图片移位2
# X% J7 D5 K$ W3-8 图片移位3
) o; w2 Z- E, H& Z1 @9 x3 l' ?3-9 图片镜像
! E) p* O; u: [: h: e& q) B \1 l7 b3-10 图片缩放
@ U! E6 o4 Y5 }, |1 z. O3-11 图片仿射变换
' p& ?- m0 W/ z Q0 ^3 d1 N- h3-12 图片旋转7 x9 T$ t9 L y. J0 H; ]
3-13 图片几何变换小结9 G/ W( X, u* b" }
8 R) a$ l: s; Z6 I" o% x第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制! B+ A( x. _/ M: Q9 V
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 s7 A" S0 C; ^/ z( b4-1 图像特效介绍/ ?- ]# m7 Z- |' x1 b: L! [- p: |
4-2 图像灰度处理1
- p a$ c( |6 H# |4-3 图像灰度处理2$ r3 ^ {- `9 h9 E6 l8 f) A
4-4 算法优化
) {/ l' ], n) b4-5 颜色反转
4 @2 K. K$ l5 D1 ~/ m4-6 马赛克
% u) K- |+ u* L. R4-7 毛玻璃
' r$ Z( ]( T+ {& o* m) `4-8 图片融合
( [5 ^' ^2 u" V! r, H. { o. z3 i* z, Y4-9 边缘检测1$ k% ]0 }$ I- h/ V, j
4-10 边缘检测2* d" `! n- d1 C; ^* H, C/ }3 t
4-11 浮雕效果
/ Y4 r) o$ E7 L8 G4-12 颜色映射7 O' ^% d% b4 n. V! G+ D3 {' q
4-13 油画特效
% k! U" E9 L% [5 M+ [7 c4-14 图像特效小结
! L5 M, e7 S$ H+ m7 c4-15 线段绘制
7 F- q+ ?* ^& g) z: a" ^; T7 k) D4-16 矩形圆形任意多边形绘制
( y4 ~% |3 L) G/ b* B y, }) e% c3 _4-17 文字图片绘制
& ~( I* b$ Z! I, {9 a. X! N( C) F9 |8 g# E
第5章 计算机视觉加强之图像美化# f3 b) x; A# p4 f0 y' r
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。& I2 u/ s0 p& `1 p
5-1 美化效果章节介绍
7 I# H3 `0 C. t" ^! F5-2 彩色图片直方图6 W X% l; r7 x+ g$ h
5-3 直方图均衡化0 [5 ]8 X+ H+ m/ O% f+ E
5-4 图片修补
) I' H2 ~8 X$ G0 ^: g8 A5-5 灰度直方图源码$ ?) t+ g' B1 A
5-6 彩色直方图源码
% @9 W8 X; A, ]( {5 H5-7 灰度直方图均衡化
3 J1 {" o+ S3 l7 ?# j2 q5-8 彩色直方图均衡化
+ H9 c, _. V+ k5-9 亮度增强. Q: X7 D8 |1 z) j( d) K$ R; C
5-10 磨皮美白
5 W8 k1 A1 H L5 d5-11 高斯均值滤波
- S- n9 k0 h+ }0 [1 u5-12 中值滤波0 q, H0 J+ x9 J* l- R
5-13 图像美化章节小结* Z4 Y; O* T/ v# k
! s/ g0 F- m. X( I4 S* _$ d- {6 v
第6章 计算机视觉加强之机器学习
# s1 H+ m$ W' W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。6 {& R- r% {" L+ W+ o2 e2 Z
6-1 机器学习章节介绍# J* [: s5 Q \; t0 M7 B
6-2 视频分解图片
0 x4 Q- s: V t1 d$ B" g8 ?6-3 图片合成视频5 ]& I' y2 g7 k2 S
6-4 Haar特征1
: ^# E9 L& s/ O; v- w6-5 Haar特征26 P8 b0 \! G n0 p
6-6 Haar特征3' E3 B& E" M( `2 E: |+ Q3 p
6-7 adaboost分类器1# c; c$ Q( o8 O. Y* b; E4 {
6-8 adaboost分类器2
k, R' U' C% W! \# G+ b% K6-9 Haar+adaboost人脸识别
1 n8 q3 {2 L |0 ?0 R; z4 N6-10 SVM支持向量机1# `! @! Z+ I% M, G7 r
6-11 SVM支持向量机25 _, w5 U! R4 K. N6 a8 Q
6-12 SVM小结& g' b" O, c3 d+ T. i1 w, y9 v' w7 S
6-13 Hog特征1* x# n; D: ^ r8 r* [9 L
6-14 Hog特征2/ `4 ]6 h# i& O! B8 f, D; `% g
6-15 Hog特征3
( a4 F; R7 h+ v; T4 `6-16 Hog特征4$ a, r" a% x+ ~( @' ]2 [, H/ D
6-17 Hog小结6 ?3 z( ~/ |8 C6 x1 a; r
6-18 Hog_SVM小狮子识别1 \0 v3 ~8 k* O- Q% o- z) `
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
9 V1 S4 @, D, R& b* F6-20 Hog_SVM小狮子识别3
8 Y( O. a5 z( O6 D6-21 Hog_SVM小狮子识别45 b' H" z& t w& M }
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
* R# b0 m, O" m S6-23 机器学习小结) a0 y+ z4 ~* X+ _( s- y; T
0 \ S1 J4 s3 u2 V" C* ~8 T第7章 手写数字识别
% _5 t, h/ e: j& B% w: r# C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 S& R1 i7 V, a! s9 m( m7-1 章节介绍
- s6 y) q- _+ t) \' Y' B7-2 样本介绍2 N! l" v- Z3 Z/ R
7-3 knn数字识别1* d& k; d2 p0 l: {( \( `& c2 h+ J
7-4 knn数字识别2
( a) B- @& V- N& r( r5 f& L I9 R7-5 knn数字识别3
( D4 A: |; B- H n2 e: I& G8 T7-6 knn数字识别4
; e1 C, q3 [( F) g2 \1 x5 ^( S8 C1 Q- ]7-7 knn数字识别59 d/ l# l+ ^6 b, |8 j
7-8 knn数字识别6
~% Y" z* Q& m6 m/ u# ^# D( @7-9 knn数字识别7
6 v/ W9 F, f7 j! X$ S7-10 knn数字识别8$ |# U2 C; y& l0 v' m
7-11 knn数字识别90 ?1 I* k) u: u5 O& o4 R
7-12 knn数字识别10
3 J0 Z/ R, ]7 V/ x" k* O7-13 cnn实现手写数字识别16 `2 e6 O& v; |6 x
7-14 cnn实现手写数字识别2
: i4 H, K K3 D q: d7-15 cnn实现手写数字识别3; }; T" y4 e- p/ l* r H
7-16 cnn实现手写数字识别4
7 K, @8 e' q' ^+ l% J9 k1 @7-17 cnn实现手写数字识别5
0 K0 r( D" `9 M+ p( F S0 S) I7-18 cnn实现手写数字识别6- k# n, N$ n8 ^/ Q4 e! z3 J+ F( E
7-19 数字识别小结' B- R( h7 K7 `# ~- a
+ }' x4 D( c& T8 G8 [第8章 “刷脸”识别
; r% ]- s/ D3 S0 [& n8 c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。
" e% f" Y& }; r+ G0 k1 }- D5 O8-1 章节介绍
2 t, `- n- a$ {% @- K3 e8-2 最简单的图片爬虫* Q% @$ m' \" N2 o# I
8-3 ffmpeg初识
: M# r2 o& Z0 k7 Y& L- c$ _% n8-4 OpenCV预处理
1 q1 _" H& j6 B6 _% P/ H- f8-5 神经网络训练识别17 `1 z# ]6 D2 I
8-6 神经网络训练识别2
; j1 S, @8 ~( w. s3 M) Z* F6 w8-7 神经网络训练识别3# y5 l/ v) s0 C6 k8 \3 k
8-8 神经网络训练识别40 _- d: [4 {! }: k- Z
8-9 本章小结
9 C- `3 e( c$ V1 s7 C
- G7 c9 k. m" U3 [: [6 s4 x# y$ t" y第9章 课程总结
" m) {, u2 i9 X$ U8 p" \对课程进行整体的回顾与总结
" G2 @$ s' W* D7 S: C, t8 a# t& r9-1 课程总结
( e8 B. P# v/ |$ L' ]) p& ~, s
& I3 K% O3 S' `- R% J6 X〖下载地址〗4 x* P% R: S" H! l9 k Q
) r# N3 W1 v/ e3 M3 V5 a( W
7 S7 X4 x+ ^; [6 R' `' @& b----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------( @7 ]0 V5 m# r( n: |9 k! k
2 l }, T* K, r# ]2 e3 @( _3 }〖下载地址失效反馈〗
8 p7 C" b8 V/ `9 V8 i' P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.com9 R% O+ W) D) {' f
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. `" n2 U4 x, H0 d9 e有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。
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