: Y7 A1 z6 G0 [7 s; ]$ l+ E; n& [3 U1 o) @" J8 V2 o# y
〖课程介绍〗$ x, Q( C4 k% D8 R2 D
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。 s7 @2 C8 B/ R7 D
* { j+ a, s2 h, O. {: s〖课程目录〗
& _ R3 m9 E2 p6 s, x第1章 课程导学: n4 `" }. I5 ^' P
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2 A# Q' g- u7 Q$ T! Y8 \$ S8 k
1-1 计算机视觉导学
# m: ~+ x; M4 T8 N* @# N H/ S$ N. W
第2章 计算机视觉入门 t; Y. ~" ?4 [) ?" t7 A0 C2 Z
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。...
7 F4 Z' }/ _; \% U) o2-1 本章介绍
$ v5 }2 z& H/ @% [0 h2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建" H- T" D1 a& p' c5 V0 z# G
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
+ r; s6 U, b$ c5 |; `) k2-4 测试案例helloWorld% l- i/ f- n2 u+ D4 F' r' B. O
2-5 案例1：图片的读取和展示" ]7 p. P2 ?3 o/ m2 n
2-6 Opencv模块组织结构
5 N0 G0 C2 {/ D$ o3 Q. J8 [2-7 案例2：图片写入1 ]; `; |* L, ~! e3 E$ b4 X
2-8 案例3：不同图片质量保存1 d4 _1 A! l" [
2-9 像素操作基础3 ?+ H- e$ S. b6 o5 |
2-10 案例4：像素读取写入
3 x1 h5 j) L$ ^# n# T2-11 tensorflow常量变量定义1 \/ K. a6 _; m9 H# R6 `
2-12 tensorflow运算原理
$ ^' E; Q3 h: }$ B2-13 常量变量四则运算: v F) x8 V! m
2-14 矩阵基础1
. [& L) g6 w: A g" p }5 e2-15 矩阵基础2
3 I& s6 K3 \1 _( } P0 G; z2-16 矩阵基础3. h( h) ?" L8 [7 ^. B5 h
2-17 numpy模块使用* X1 A# C' F7 Q
2-18 matplotlib模块的使用
1 R' M! m, |/ Z0 c9 B2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
( R. G/ a6 E" B3 F6 A5 h2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
0 W- L% b! G$ A: ?" d" f2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格32 W% `( S8 F% ~( j' s
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4& M3 L' z. z( x+ O: X! h' @# @* @' c
8 x9 t. Z% t4 ~) e( y第3章 计算机视觉加强之几何变换9 t4 `% y- O7 l! V$ H! f
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 q# |7 Q' s: S5 y. _+ G3-1 本章介绍
2 _7 r$ H8 k5 y# T" V' `3-2 图片缩放18 C* K/ E4 F' X+ D' H& o, \6 q/ z
3-3 图片缩放2# b8 T# T8 k4 W5 i8 @% C
3-4 图片缩放3
8 K* p/ L' T5 C( G# v4 N2 l3-5 图片剪切
9 i+ }3 K" p" g7 O( `2 O3-6 图片位移1$ R7 G1 M" \5 O4 u( ^
3-7 图片移位2 V! t( `' S R! c! s
3-8 图片移位3: {" ?7 C2 S/ Y8 H- J
3-9 图片镜像
9 g- b& [7 u3 v3-10 图片缩放
' ]6 {+ a/ h: P- W& u4 e- t X9 A3-11 图片仿射变换
% y$ y1 \/ _4 G& y% V3-12 图片旋转& W% j) Z9 ^) B6 G% L0 E
3-13 图片几何变换小结
8 q: N7 n* y. n7 B2 z' D+ E$ X: ?* I Y* I' r" [
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制# R, X+ j5 Q4 ]2 {
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! C+ U, p" K" ?/ H1 j0 J& c
4-1 图像特效介绍: a$ l5 I0 o2 ?: L" P
4-2 图像灰度处理1; ]5 r2 H0 u3 I2 K) i+ B& O
4-3 图像灰度处理2
* a, I% y$ W3 d8 x& P# O/ t6 P4-4 算法优化+ |3 s4 J2 p! a4 [* `# L: |" f7 ]% }( a
4-5 颜色反转6 w' v/ G9 `( P4 ^& S, @8 E
4-6 马赛克* }/ b, ^ |$ E0 z
4-7 毛玻璃) @% {6 z" N- I8 j4 H( I) `8 j3 s
4-8 图片融合
1 S# C( C& a; {1 I# {4-9 边缘检测1
# n! ]6 e5 l( {2 ~9 `) A: ]4-10 边缘检测2
8 r& e+ q+ Q. F! t9 }4-11 浮雕效果
3 X# q2 d* F3 o& |$ [/ z6 B4-12 颜色映射& h5 S: I+ Y7 [% _
4-13 油画特效
% |7 {, v0 h. P" A7 ~" n7 m4-14 图像特效小结
5 ]" N. O$ |" H& K3 q( Z4-15 线段绘制* I( [- M5 t5 B! o. i, U
4-16 矩形圆形任意多边形绘制# Y- S1 }' q* ^5 q. |+ f5 w
4-17 文字图片绘制
6 e5 D2 q4 h. h6 P7 y4 S4 m
8 k- V% m2 Y# W3 e第5章 计算机视觉加强之图像美化1 p, [+ ^9 S% D/ i! e$ p4 ^8 U
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。
4 q' n* A0 A* Z8 [$ G, }: { h5-1 美化效果章节介绍
8 ]: F4 u1 e4 T) k5-2 彩色图片直方图: |0 b7 x1 u7 p7 a! r' g, \$ K8 [
5-3 直方图均衡化
7 h B- U3 H% T' \5-4 图片修补' R/ D9 B% L* x
5-5 灰度直方图源码! ^2 `) `- x- z, ]4 [
5-6 彩色直方图源码
6 C& U5 \& n9 r- ~! K5-7 灰度直方图均衡化
) v5 P: B, w6 k3 L& b0 O# y5-8 彩色直方图均衡化9 M# F5 X/ A5 P& F( a' N+ P" Q4 w
5-9 亮度增强% {7 k7 c6 ~- T) C
5-10 磨皮美白# p$ Z# L- i+ `) x' D8 q
5-11 高斯均值滤波1 J' t4 T: y6 U$ o' \2 X+ P
5-12 中值滤波7 }( V6 [1 ~2 P, ]" K8 ^. Q
5-13 图像美化章节小结$ g' P1 F( Y: j+ V! F* \
b) E) E# d; H3 X' i7 e& A第6章 计算机视觉加强之机器学习5 W) V8 e) M6 {; B. g0 P% l
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。
/ m5 u- s/ x, S' p5 T7 X% g! c6-1 机器学习章节介绍) c3 Q5 j9 [. b9 K4 i% Y8 m! g
6-2 视频分解图片9 K& L! e7 u; s% c8 V
6-3 图片合成视频
" V3 y2 b$ E% d) P/ t6-4 Haar特征1
! J% s/ x6 N& V1 }, U+ Q5 b3 O6-5 Haar特征2
0 V! f+ u: ?% |1 a4 v6-6 Haar特征3% u- [7 t: Y `
6-7 adaboost分类器1
5 x/ `, ~0 j9 S6-8 adaboost分类器2
7 @2 h' c! r- ^/ ^& L& f6-9 Haar+adaboost人脸识别' _6 w! i: o, T6 g2 Z+ t
6-10 SVM支持向量机1, l$ \/ X8 b/ b2 t- d6 e
6-11 SVM支持向量机2" D: [% P( i1 O6 i3 N6 o9 ~
6-12 SVM小结
/ N: q$ H5 Q: H# `6-13 Hog特征1. {& C1 H% @+ \: O* l- s. O: J
6-14 Hog特征2
! e) P7 O2 [3 m2 I( V6-15 Hog特征3, d9 \; i" U% A: a5 T
6-16 Hog特征4
) x) z+ A( ]( y6-17 Hog小结
; h$ k0 B2 j [5 j* g# l6-18 Hog_SVM小狮子识别1
% u7 \; l) S9 \6 a) ^6-19 Hog_SVM小狮子识别2# p, [; y7 Q: l2 o: B/ s9 `; m
6-20 Hog_SVM小狮子识别3, ~5 ?5 {- S3 R, x- |( C
6-21 Hog_SVM小狮子识别4& c K3 _, Z3 y, `* K
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
! k- q& \0 B5 N: a6 K8 {9 R) k6-23 机器学习小结
+ p7 [% ^- A+ M2 x/ |$ Q7 i; ~: X6 r; S
第7章 手写数字识别
7 w- w& Q3 }0 E1 _* v- A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。, r6 i& W* @4 g& A# U+ i% D3 j3 h
7-1 章节介绍* e$ U6 L7 L3 A$ T9 f0 l. d3 g5 t$ j
7-2 样本介绍- r! K- s6 a t- ~: y+ ]$ c6 S! [3 d
7-3 knn数字识别1
7 k0 X# Z6 l1 j% u# R7-4 knn数字识别2& j+ f! T- Q* _7 }8 |3 w
7-5 knn数字识别3* C+ ~1 a& W! t) N# n- O3 j
7-6 knn数字识别40 x5 k1 t1 k/ W b
7-7 knn数字识别5
; y& X( H- W3 b" X" p. b6 [7-8 knn数字识别6) y# y, s2 ?9 [
7-9 knn数字识别7
+ ]& q! N. w' M5 |$ ]) l n7 e7-10 knn数字识别8
1 }( l! O, S' t& f! X7-11 knn数字识别95 q2 F* H8 n6 i8 n$ L
7-12 knn数字识别103 Q1 V0 f% B s! A
7-13 cnn实现手写数字识别1
' W# A4 C8 W" ^6 t. {- c7-14 cnn实现手写数字识别25 H+ j+ [9 r3 i( \
7-15 cnn实现手写数字识别3
: y! j0 f t$ y# j; X* P: g( P2 w7-16 cnn实现手写数字识别4
3 r1 q" I. Z2 @7-17 cnn实现手写数字识别5
6 u: Q! y6 `( }) P. [2 ]7-18 cnn实现手写数字识别62 d0 [( ^ x* w1 ~" y
7-19 数字识别小结
3 ]1 f$ k4 E% j! u% D# L
- T$ K* i* u4 }) e$ m6 m第8章 “刷脸”识别+ g% V8 r7 t) Q; P
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。
( d/ t' m/ x0 \8-1 章节介绍
- l" V1 C. J9 R3 d. C8-2 最简单的图片爬虫% }% P" J }% j' t3 l. Z2 L2 |
8-3 ffmpeg初识
4 r1 h7 l6 W2 ]7 ^9 ?+ k1 R4 w( [8-4 OpenCV预处理+ n* o4 B! X; v# |( X% T0 A. E
8-5 神经网络训练识别1
$ _/ i+ [: t+ d4 _8-6 神经网络训练识别2. r( @- _) C4 t4 s
8-7 神经网络训练识别3; r6 z' f0 n4 j0 H
8-8 神经网络训练识别4
6 f6 h$ o) W4 n7 J0 j; P( T8-9 本章小结% ]+ L* Q1 |8 @; A& m1 i
/ o1 o- n6 w. w3 t第9章 课程总结0 ^- |4 g% v% X; e: I
对课程进行整体的回顾与总结
1 R8 B. P+ K8 v9 `6 m1 e# ` |9-1 课程总结0 C! }' T! a1 g
% N$ a! t5 H5 y7 R〖下载地址〗% N& L! l* ~! |. O/ W3 F* S3 }
: i6 B5 [7 d; t4 X+ \9 ?; k* R# ~9 V
" p2 ?& `: J% N. w4 z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线------------- E( b( a8 r; ^& C
( A( {5 S' U7 W: s0 S9 F9 f
〖下载地址失效反馈〗+ V* }+ h2 q* n3 C9 Z3 O
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 q" E* }6 C; D
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# h9 v7 k7 y' Q+ T& O; f8 n
/ u2 [: H5 R8 R3 S5 a! |; ~, ~5 z〖客服24小时咨询〗
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