" |' ?0 {( s, \& A
9 W/ J! o/ {; {- [3 X3 B
〖课程介绍〗. `, v* X! H+ `( p8 f/ p$ c% v$ l' c
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。: m- L1 L2 J/ m# ~2 D( G% A
- L7 {( u5 e- H0 {
〖课程目录〗
9 Y2 q! p5 J0 p* g6 h/ h1 J第1章 课程导学
4 D7 N7 x* @ z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
8 O; }# b$ c( ^+ u1-1 计算机视觉导学
( l8 [3 O5 }0 m& m* _/ D
( g& d$ x' c+ M2 m) O/ i" g; ~第2章 计算机视觉入门& I( y6 m" m! [6 H; f
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。...2 c; t( o# S: v+ {( d8 D* W0 C
2-1 本章介绍
* p# Q; @3 \. P6 h2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建: ` n3 n/ _+ q
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建/ L& w# a& Z$ q) V4 I7 X
2-4 测试案例helloWorld7 F; k; E: |! T" m4 q
2-5 案例1：图片的读取和展示" o ?* G4 ], g( A0 q( N& D
2-6 Opencv模块组织结构
' x9 w# r8 q8 L9 t2 j5 V& j3 Y2-7 案例2：图片写入( ?0 T; t4 P( U# S
2-8 案例3：不同图片质量保存
7 T8 h! s# J+ v5 r% e4 a2-9 像素操作基础* d7 E( m, T" |) R, f" `
2-10 案例4：像素读取写入
! ^! [7 ]+ g& c8 A5 L- B {2-11 tensorflow常量变量定义3 g0 U/ l; _- W
2-12 tensorflow运算原理
0 C6 z% `+ [5 N" ?; a2-13 常量变量四则运算" n& J! |7 R9 H2 L
2-14 矩阵基础13 C: J) k; |9 U& B
2-15 矩阵基础2
) p# i5 P. e8 A5 I2 S4 x2-16 矩阵基础3
; a/ b/ u: `4 s8 B* E; t2-17 numpy模块使用$ e, c$ m! I# w
2-18 matplotlib模块的使用
2 A( L3 y1 o0 P" K6 M8 Q; Y2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1$ l% X9 d" b z @/ `8 y# y
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
* a0 E4 m5 c. L2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3# e9 M. V* o& l' z
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
- H y/ w4 y7 }' q, `8 X5 J
$ k+ Y- L) y8 x2 z- X第3章 计算机视觉加强之几何变换
. U# S; I! R0 Z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。
' E7 h" O2 W) E2 O1 Q( B* D5 z3-1 本章介绍
+ ]! h8 c) s; @3-2 图片缩放1& | J8 p v1 V j1 M
3-3 图片缩放2
$ h+ f8 Q1 ~4 B2 ~* x7 a; l3-4 图片缩放38 U: ~9 ^5 n' e! z# {9 C: A* q
3-5 图片剪切! t% @/ h2 v" H$ ^9 M% z- u
3-6 图片位移1
. B, q1 y, A3 X7 V s, d3-7 图片移位2
* S' J% F1 N0 V. f3-8 图片移位3" x; W% ? V7 W7 @+ W) T, p. `
3-9 图片镜像
; Q# l! N# u p* w3-10 图片缩放
_( o9 }" N4 Q; f& O. E8 T3-11 图片仿射变换# u/ v/ f& R) N3 [% S4 N
3-12 图片旋转
! E/ D9 z# G) \: e! d8 @+ i3-13 图片几何变换小结! s) v: k. p9 r, e7 Z# h
R9 f) h2 ]& L% Q第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制8 s" ~7 B5 T2 y4 b% ?) K5 q! L! @+ k
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
; t B+ T5 Y6 n) O( i9 ~1 ^4-1 图像特效介绍
& ?: B# t0 A3 r) s- y4-2 图像灰度处理1
, a0 X" T( `: m1 v5 a0 E. S4-3 图像灰度处理22 C/ J9 n) l' e7 `
4-4 算法优化& [9 h8 h/ R T" ^; V
4-5 颜色反转2 x* r6 x& q% x( q- H5 O
4-6 马赛克
& f; X! J& C' @1 v+ _( q4-7 毛玻璃$ W* d7 S! D; ^' j5 n
4-8 图片融合6 p6 V$ c6 C% M1 R) u& V
4-9 边缘检测1
9 l# U* V, ]2 ?* R4-10 边缘检测2: Z0 g* T# Y8 o
4-11 浮雕效果
# ?: H% Y) F7 S0 Y4-12 颜色映射
& l( d% Z$ B7 I9 W, N6 r$ ^4-13 油画特效
9 j) \( c( Y# F3 e; w# A; H' D4-14 图像特效小结; D& U6 W% Y( ]
4-15 线段绘制* t% {4 v# c, ~9 `) N: F0 F
4-16 矩形圆形任意多边形绘制# x8 s7 E; X* Q
4-17 文字图片绘制
- N! g$ R9 v7 O& j& [6 z" f6 h9 F9 U7 D. ^. [ E! {5 V
第5章 计算机视觉加强之图像美化! Q7 R! B- n# z* J
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。
2 t) Z3 _9 ~ O9 H4 j5-1 美化效果章节介绍
" Q* r0 v, ]: J2 ~" R$ |/ k) v5-2 彩色图片直方图
$ t/ K4 I0 B$ L5-3 直方图均衡化
4 w( W$ [; r6 D0 n5-4 图片修补% a( M( f. e: f" y
5-5 灰度直方图源码3 }. |2 u6 Q: z$ z/ h3 g# v K
5-6 彩色直方图源码
9 X! B% A3 [8 p$ e& ]2 W! r) _! ]5-7 灰度直方图均衡化1 k l2 B% r) B& z
5-8 彩色直方图均衡化* ]$ w' C/ ^8 }+ I3 [
5-9 亮度增强
% [ i( ]6 M ]6 }% R5-10 磨皮美白
: ~- M4 h, V/ L8 o* t5-11 高斯均值滤波/ u6 D; l* }; w5 q2 S9 S- |; ?( [7 s
5-12 中值滤波
. T8 r# v3 P7 @! ^2 J5-13 图像美化章节小结
" x8 T- V6 K; C2 L% \6 P
# V5 J9 }, ~7 I- G( h# a第6章 计算机视觉加强之机器学习4 O% r% [- V9 _
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。
& E1 ]$ {7 y- w! i6-1 机器学习章节介绍# [/ T4 u) r8 F* f9 d0 u
6-2 视频分解图片
7 y( d& j: m' B! ?6 M7 B6-3 图片合成视频
" M# }* I' @4 M2 w7 q/ j6-4 Haar特征1
1 [4 j5 d9 ^' r0 ^ D6-5 Haar特征21 w- Y; w5 y+ ?: v- Y' T
6-6 Haar特征3+ e g m* ]5 L& p
6-7 adaboost分类器1
6 I- {/ d6 R6 P9 q/ r" G6-8 adaboost分类器2% Q- A% V/ @2 ^) W8 t: ?4 F
6-9 Haar+adaboost人脸识别
4 ]. r! e; J7 `. i5 c# ~. J2 z3 @8 A6-10 SVM支持向量机1
( u$ e; @1 Y" v" S5 }: C. e6-11 SVM支持向量机2; L! ^$ l- S$ }4 q0 r) v: n0 M
6-12 SVM小结7 j6 C* K4 m* g1 r. u9 `
6-13 Hog特征1$ g/ o) H% z; d$ C+ s% m Q$ s& |6 M \& C
6-14 Hog特征2& d2 r' W. b& x9 I! n- K
6-15 Hog特征3' o# h+ m Y5 `# S
6-16 Hog特征4. \( K3 `( k2 M; k# x/ u( V" `
6-17 Hog小结, s% Y% r9 s/ h+ F$ V% v" {
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
4 {) ~* Z; Y3 R' n; h( i# D! ^6-19 Hog_SVM小狮子识别2
! l$ h3 u0 q0 }6-20 Hog_SVM小狮子识别3/ V, a: Z( n z5 g; Y
6-21 Hog_SVM小狮子识别48 F9 D* N$ g+ y/ `, U
6-22 Hog_SVM小狮子识别5) t. y5 Z* l6 e6 n# S" R) i% E
6-23 机器学习小结7 J1 Q5 b% K' y" e# Z
2 A7 u" i/ j. z/ I( I第7章 手写数字识别6 Z! e/ ~0 k ]# H7 e9 J+ r
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。
- Y- f/ B2 x6 ~3 D% ?# p, R- g7 L7-1 章节介绍 u/ u( j/ H7 l0 Z3 H
7-2 样本介绍! M) |. x+ e' X- \0 Q& }3 x
7-3 knn数字识别11 ?3 @& u9 S! j! n
7-4 knn数字识别27 p* e& Y+ U; ~) d
7-5 knn数字识别3
; |4 K3 o) Z; c! C* A7-6 knn数字识别4
% N* W9 l% ~& w! }3 l7-7 knn数字识别5
/ T4 G$ n9 G$ C7-8 knn数字识别6 i9 C- f! Q8 x. B( I. b
7-9 knn数字识别7
' b4 Z3 d4 z4 D7 I. F$ X7-10 knn数字识别8
; r& l) g) O5 _7 |6 Q% l7-11 knn数字识别9
" H+ A4 F" k# w) V2 Z* W: Z. [7-12 knn数字识别10/ a7 G Z; A! |6 \3 Y
7-13 cnn实现手写数字识别1; y2 x! M- F' `) b; i
7-14 cnn实现手写数字识别2
8 F% }: h) c8 b7-15 cnn实现手写数字识别3: q* m a1 z$ \% W% Z
7-16 cnn实现手写数字识别49 |* Q' X) a. o2 V- \
7-17 cnn实现手写数字识别53 N! \" ~2 k& k, \+ }1 B6 o9 U
7-18 cnn实现手写数字识别68 g- v \' P$ |4 S9 C( c
7-19 数字识别小结
4 K; U0 G5 g; C# Z5 ]
9 ^2 U% a0 c9 i& S第8章 “刷脸”识别
6 J0 [# _1 a, A0 C1 n! s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 t0 Y, |1 h4 Z
8-1 章节介绍
' f$ V- [0 d4 L9 F+ c3 j2 y4 T8-2 最简单的图片爬虫0 B) g# z3 P1 C/ n
8-3 ffmpeg初识1 m# [! c, B& m& f1 w% q
8-4 OpenCV预处理" S, c& T0 i( n$ V6 w) f
8-5 神经网络训练识别1
% \$ |: F$ ?3 \ f5 O8-6 神经网络训练识别2
n2 R4 P# o2 r3 m- D8-7 神经网络训练识别3
, B' ^; Y9 N8 \; Q. I1 R( }# X$ @& x8 i1 M8-8 神经网络训练识别4
, i6 z/ |; {9 j+ g9 _9 S; I+ N8-9 本章小结) R. P; n+ Q8 |1 Q3 S2 M
j8 G# M4 Z: H第9章 课程总结
) U6 J" Q) R% B对课程进行整体的回顾与总结9 }+ q2 |2 }5 c- P1 F' h m+ M0 \, [
9-1 课程总结
; R% v7 E$ b+ u9 |0 m- p& e4 [
! n& m' A0 |1 V" Z2 Y〖下载地址〗/ E. x# d) n6 f. ?" }" J0 N8 F6 B
4 Z0 r- T0 l. \3 I4 b1 x
7 z3 O) H* }9 F7 x
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------3 [5 g2 F6 v z, S! ^
# H8 h8 x1 @* R5 y4 N3 Z
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) @( b1 a2 Z' }( T+ B/ ^* n; N& S. P, J* X. P7 Y, H
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