O" w% ]. q N) R% y) O) t; {0 F1 `6 R6 j7 ~7 u
〖课程介绍〗* W8 ?: \7 i" a% s5 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。5 |3 L- n3 Y( b3 H( Z
' X2 ?6 f, A2 T. H4 X! K〖课程目录〗
9 `7 U* P& Q9 t+ v }& i% c第1章 课程导学9 s2 ]8 j( V0 y8 Z0 f
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( c6 @& `1 R& E- w
1-1 计算机视觉导学
' S8 m- U& b: f4 L) s) e" w$ p, U9 j7 O3 [( l; I
第2章 计算机视觉入门, T" f3 e! D- ?9 p
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。...
; M0 ^0 i+ A) | q, e0 G |2-1 本章介绍4 t* y$ L6 P/ V+ }3 _& m+ p+ [" _( l2 `
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建5 e* M, w" L7 I' M
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建3 H* U# q. _+ F; a& g
2-4 测试案例helloWorld# V, E9 b( S' `$ ?1 g0 ~
2-5 案例1：图片的读取和展示
4 G' [# Q6 w7 A, Q2-6 Opencv模块组织结构
9 X9 e, d4 e% @- a, `8 n) r# \1 U2-7 案例2：图片写入3 y% ]- f( j" g% M8 g! k
2-8 案例3：不同图片质量保存$ n2 a) [/ A/ H, Y! y5 w) J
2-9 像素操作基础
i/ e# V0 g+ @. M$ W! |) D2-10 案例4：像素读取写入
: U' X" x* i M$ _- X. {+ B2-11 tensorflow常量变量定义
$ U: K9 s, F2 e( `# g0 J" ?1 W2-12 tensorflow运算原理
' f7 `8 M$ u4 m2-13 常量变量四则运算" ?3 s( j4 q( N; k( h+ H% Q
2-14 矩阵基础12 f$ y% d. F4 T0 r
2-15 矩阵基础2
. d7 y5 r. [! J' |$ s2-16 矩阵基础34 l) g( }% V% s1 M
2-17 numpy模块使用: ~/ ^' X0 E3 C0 P0 h
2-18 matplotlib模块的使用
6 `: s4 t; Z/ s: I2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格18 f* i- Z. [1 A
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
/ _! y* [2 x+ X* g' } M5 v2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
) u/ D9 A+ |% E; S: L4 j2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4, f! O8 z( s1 p" {- k1 T
6 n5 O5 c7 a; f I( @& G% E( W
第3章 计算机视觉加强之几何变换
y0 D1 N& s0 ^1 q- x( V4 V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。! ^" o, @( p. a0 V
3-1 本章介绍4 r+ E7 K1 F/ U( M) V3 y% m- l$ V
3-2 图片缩放1% m" o! x2 e3 X5 \1 [* y* u$ J
3-3 图片缩放2
9 L( A, a; h% m2 K7 B1 ~4 V3-4 图片缩放3
- Z* F" d" N$ _% B7 Y3-5 图片剪切1 i3 U, |/ C6 ` A
3-6 图片位移1! b2 e! x8 q- t* I% h% n
3-7 图片移位2( d V) N6 n# W7 @
3-8 图片移位37 U( W0 _" y/ e" ]+ H* i8 |/ ]
3-9 图片镜像# o0 q* b* A. c& }; |# \
3-10 图片缩放
6 R" V" B) T; Z4 ^4 Q3-11 图片仿射变换
) `! u, s; ^3 J4 w6 n3-12 图片旋转$ v9 e- c! d" l. ]
3-13 图片几何变换小结
6 }7 [2 e& k+ k% ^/ a' G- a9 R+ [
1 T4 P* T) U- o0 n a" U' e第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
# V; E8 v; q+ C" i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; _: }$ Q0 i( I1 K/ Z2 L
4-1 图像特效介绍
u; H' t0 C" x: [2 {. a$ u4-2 图像灰度处理1
" { x: x, T9 Z/ A' w1 \9 i) z4-3 图像灰度处理22 X# m. F$ Y2 e
4-4 算法优化
1 p' M9 s$ p6 c* a: {+ g3 L7 s9 b4-5 颜色反转6 E1 w& S0 c0 K* R
4-6 马赛克
+ E, S$ b2 D, U! m" B4 W4-7 毛玻璃- b$ ^6 Z! W& N' {" n/ l# P% o
4-8 图片融合# Y9 I/ |7 D. W7 b8 w
4-9 边缘检测1
1 \6 z0 l4 v5 A1 V% J( q* E4-10 边缘检测2: V3 j# B. l" r$ x4 j- s. u
4-11 浮雕效果0 F5 Q, ^- S1 P5 G. @6 L; |
4-12 颜色映射
* N) I" }8 I1 S: a4-13 油画特效
- f" w; V5 d1 ^( a# u2 j4-14 图像特效小结2 ~8 u0 B0 D% X
4-15 线段绘制$ `) ?' u, k$ ^% @: ~; S
4-16 矩形圆形任意多边形绘制3 a, N: x0 P0 {+ R/ v" a# C( P
4-17 文字图片绘制
& a) k. n& }, }- J0 f6 Z
' N* {; w$ R1 B h第5章 计算机视觉加强之图像美化
* r) O0 ?/ L Q& q9 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。
+ n( V" P, M8 X0 t: Z: L7 D/ `5-1 美化效果章节介绍5 x) U" V W3 D8 w
5-2 彩色图片直方图
/ K5 f( X5 y) C& f+ u! q* S5-3 直方图均衡化
# u. }; S; I [* }. u3 o5-4 图片修补9 Y: I. x" o- V8 p7 y1 x* k
5-5 灰度直方图源码
0 k! f; \8 L, K. k; L. Q* [5-6 彩色直方图源码
+ k2 Y' M, [8 {5-7 灰度直方图均衡化& Q) |7 q& l& Q- I1 P% A
5-8 彩色直方图均衡化
5 H& g. l0 h+ j- `: h) \! V" L5-9 亮度增强% ^# U* ]) s3 r! M0 P
5-10 磨皮美白
3 n% ^* I& L& O8 T1 w5 {0 l5-11 高斯均值滤波 V ?1 T4 I/ r/ v) ~4 N: e1 X6 L
5-12 中值滤波
: E6 m8 u; B4 g' D8 K4 y5-13 图像美化章节小结
7 j4 a! j/ T B0 K) I5 ?. a# x9 O
第6章 计算机视觉加强之机器学习
/ `% M5 @' k! U& `* ^+ R' T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。2 q6 X3 C/ Y- G" H
6-1 机器学习章节介绍
3 ~# ^" v; n/ I. K6-2 视频分解图片
. \$ _! `) @2 ~6-3 图片合成视频, }- l/ |3 C5 L2 m( r+ U; \6 N0 [
6-4 Haar特征1
5 d/ c3 l, ?. t9 ?" K6-5 Haar特征2
% ?0 q& {1 K% n6-6 Haar特征3
. W' v) o9 _0 t6 K* b6-7 adaboost分类器1
# E! w/ J9 k8 U" a o7 U6-8 adaboost分类器22 m( a# I H$ M
6-9 Haar+adaboost人脸识别
2 T9 _$ l6 q0 m$ q7 a$ |6-10 SVM支持向量机1- e5 p, W$ b! b% O! W" U0 K
6-11 SVM支持向量机21 r5 |* c: w! v7 x8 ^1 x4 S0 p) D
6-12 SVM小结
, R1 Y$ D% }0 I' R1 P6-13 Hog特征1+ K" o1 p% \7 J; D# t
6-14 Hog特征2
- H# p* V: L( f# P" t6-15 Hog特征3; u6 O" M3 u7 k& z9 V
6-16 Hog特征4
4 [$ G- q: b, K6 |6 R, D6-17 Hog小结
+ O3 K! O4 e4 c2 V& f* i6-18 Hog_SVM小狮子识别1$ p5 p$ Y7 u- g8 i/ Q
6-19 Hog_SVM小狮子识别2! J2 e0 G; J) C# r' S7 E
6-20 Hog_SVM小狮子识别39 S t; V, q7 }3 y; D ?! N0 w/ M
6-21 Hog_SVM小狮子识别4+ D! W5 V; Y5 H
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
4 W: b& I9 S5 i8 c) U% }6-23 机器学习小结
( M0 d9 K4 P( ]. `4 {0 Z
5 p p3 O" _! F第7章 手写数字识别
( C( z6 j: Q! v. X: U1 r- m9 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。8 m9 |$ I# ], X1 D. m. k
7-1 章节介绍
3 Z5 `; y) w% w8 G) @) D; N* L7 {7-2 样本介绍- h% n% |6 j4 z$ U5 K/ N. l+ ^- K
7-3 knn数字识别1: l6 C4 P( o! S8 B% Y
7-4 knn数字识别25 f' Y7 _. l# @& \9 z0 |+ N$ X3 g7 b
7-5 knn数字识别3
1 Y( G* g" G! O7 ~7-6 knn数字识别4, T4 R( O; @2 f( c0 Q. q% \" w( }; L
7-7 knn数字识别5% I7 F2 Z1 I/ b4 E2 W( i- j' l3 c5 c
7-8 knn数字识别6
* _4 U+ Z T6 [7-9 knn数字识别7
/ v, b$ H) I+ l1 B- V. C4 {7-10 knn数字识别8
3 h( I1 |( O# _1 v1 n7-11 knn数字识别9, o( v! D' F# ^' v/ C1 B
7-12 knn数字识别10- e+ z3 z; c; w8 d* r5 P
7-13 cnn实现手写数字识别1$ |; f. ~7 v# ~9 l, k+ h' c
7-14 cnn实现手写数字识别2. e) L0 }/ k3 S, f- K. g6 j( D# k
7-15 cnn实现手写数字识别35 F" Q( l9 R1 D2 c
7-16 cnn实现手写数字识别4
) ^4 m) `1 q5 m; c7-17 cnn实现手写数字识别5* A* `/ w8 k. T' {8 A) K5 j
7-18 cnn实现手写数字识别6. U6 f7 X! d- `/ g8 G
7-19 数字识别小结
! o |* [( b9 Y& r$ w& D7 J& i/ x. E
第8章 “刷脸”识别+ t) \; w0 X* D E
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。+ v& r. n; ~$ t# D3 P
8-1 章节介绍& j a/ y( U7 G/ c# R
8-2 最简单的图片爬虫1 h$ z; @+ w, g
8-3 ffmpeg初识& [9 O% K- I- `1 P, E, ]
8-4 OpenCV预处理
* F4 q+ e0 `: S* H8-5 神经网络训练识别11 x$ x% G. R- A2 `
8-6 神经网络训练识别2* N; ]. h4 O+ R; h/ P" n# U" G
8-7 神经网络训练识别3
f! v0 b' E0 n7 y; ~/ [' _8-8 神经网络训练识别44 D6 }! P' v1 M" ~- `& y6 s T
8-9 本章小结; @' g. D+ u2 W1 [# S3 a5 ]/ o
% D7 d+ D3 W3 n; ]0 _8 |& i
第9章 课程总结3 C. ^" m* c1 A% f% R
对课程进行整体的回顾与总结
3 Y! \: C$ @. x8 e9-1 课程总结
! F/ N% |5 Z' b! x& O( b$ C
$ c( \ @' i* c+ j% \〖下载地址〗
4 K5 F3 S1 Y. ~& h+ H7 w; {: [/ _9 @7 i
( ~1 c2 N3 r! M. j+ m) d
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
' Q% d7 @8 l2 G/ s z6 N( L, C6 I& M6 d' V
〖下载地址失效反馈〗$ j! U6 O; D4 @
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.com H/ c0 }; G" R3 g) K1 U
J3 }# H* Y- O4 |$ z; g
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
* ^% B1 y6 Q6 |全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html7 N( v9 T1 N+ Y- q9 ?' O
" P _% \1 T) U1 F2 V i1 t
〖客服24小时咨询〗4 i9 u" f. y* M0 K# L/ T" s
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。, t; N0 E @! t- g1 V) L& |$ ~
2 ?, ?- H: F1 q6 y( H
4 `/ q7 v7 l# H, R9 R7 S( y& J7 @ |
|
[复制链接]
