7 U; j4 E/ ^6 X0 k8 g$ \
1 f3 f& E3 P8 A1 X j$ I8 g- B
〖课程介绍〗
" K& I( w" g. \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。7 G# a1 `6 Y) ?! \% y" d
/ Y! N a4 L5 Z5 c8 S) \4 S& p$ s〖课程目录〗5 p- N% E% f* ?) C3 X% |
第1章 课程导学
2 b, i! _8 n) l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6 ~4 A& c+ K! k* I
1-1 计算机视觉导学1 b0 L' R+ r$ t& G" X8 f
$ J0 ?! X8 ?9 t7 C9 q+ u# \- k第2章 计算机视觉入门
/ Y7 l$ P, ^4 D1 \* O y8 H$ |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。...
) S6 S% k* m8 _0 ^8 Z% x2-1 本章介绍
. Q) ?0 b* ]; ^ M7 [2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
- |2 B% i( W" k1 L& K$ W) j2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
$ D2 e# c% F }$ _" a8 [+ J" G2-4 测试案例helloWorld$ j7 [* f. b+ A/ }" `; o
2-5 案例1：图片的读取和展示
% B( Y. l2 Y E' {; B. g, F. E! ]2-6 Opencv模块组织结构
) N! D2 a' S7 Y2-7 案例2：图片写入
% r4 h3 j/ r$ E7 k% C8 b; m& a2-8 案例3：不同图片质量保存
f4 t, R* K; N0 m3 h& h. p2-9 像素操作基础) w0 z% _* ~5 L* |- ]- b8 _- h
2-10 案例4：像素读取写入
* _7 x# k; S9 y, s2-11 tensorflow常量变量定义# \2 ^4 {; F9 M9 T( e" K. p: c
2-12 tensorflow运算原理3 ?( b, U9 s8 y9 v! ?% x
2-13 常量变量四则运算9 g! i# Q5 M9 k$ W
2-14 矩阵基础1
& v G0 Q8 h; E: |) Z& d! s2-15 矩阵基础2
* m" W- V6 t) ]% }2-16 矩阵基础31 T/ c6 O* }, U6 w/ Z# s* G
2-17 numpy模块使用
7 Q$ R6 {+ k& [ W8 C' g$ ]2-18 matplotlib模块的使用3 _ B9 H+ b4 U3 y, z$ n u4 Z, s
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1. D& ^2 h8 B5 U/ h2 R- n4 @% u: k
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
' _$ n/ O, @: l. x' K2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3% j9 q/ ~7 L+ E* d+ A) |# t9 _
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格44 R8 {) g& A5 s( z2 b3 E7 ?
% B* f. E: C* r6 M7 {4 f7 g第3章 计算机视觉加强之几何变换" X! u2 Y: P1 A
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。
% A2 |6 s3 O( N6 L7 Z0 \3-1 本章介绍
$ E# R6 k( ~8 Y: J% T. O# [" v; I3-2 图片缩放1$ C# w3 O4 I* P
3-3 图片缩放2
0 s: L' e! g5 y! R1 ]# w$ h+ J$ Q3-4 图片缩放34 }9 j( x$ M' M) u
3-5 图片剪切: \( K) V" n/ V' N5 L
3-6 图片位移1/ Z) D+ x3 g+ b4 M3 m
3-7 图片移位2
# u0 A4 a6 H1 z. F3 ]# Q3-8 图片移位32 l6 ]8 X$ N8 X. r# d
3-9 图片镜像4 v3 C9 V. T+ O e7 s3 _3 a
3-10 图片缩放
r* \- F8 z4 F3 T1 \2 t3-11 图片仿射变换1 w, a4 c( r6 o- z0 C# I
3-12 图片旋转
8 k z8 _" M7 H1 _* A: q5 O2 y5 E3-13 图片几何变换小结7 d7 W7 R/ t& t
2 _' O; F& J) N8 g0 r$ L第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
; Y+ T' e a( x视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一，在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用* y8 Z: V+ S% ]" |% D/ J/ N
4-1 图像特效介绍
& U8 y t7 a3 S4-2 图像灰度处理1
: V7 x, \3 z1 K1 ]4-3 图像灰度处理2
5 ]! I* _! C. w/ X; T" t4 P4-4 算法优化0 O2 j* E/ |( ], i+ b
4-5 颜色反转5 @! U1 u+ B4 I; x4 {/ [
4-6 马赛克8 {+ C8 x6 @0 V4 Z, S& e5 z
4-7 毛玻璃
_7 u. ?9 k4 ], o# `4-8 图片融合
& Q2 B/ @) B9 A' J4 \! J4-9 边缘检测15 N! c5 F2 ~* _7 s; R4 v; |: Q
4-10 边缘检测2' c- U. ?. C7 ?% m* ?
4-11 浮雕效果' p: R- u9 O2 K( ?4 j; Y* G! x
4-12 颜色映射
6 p+ n( d6 M$ p4-13 油画特效
0 s" O; h/ n3 B( ?, a) Q+ P H6 E4-14 图像特效小结
- j2 A K( n' |5 A) z- d4-15 线段绘制; b1 N n7 t* S7 v" ^5 z
4-16 矩形圆形任意多边形绘制7 t! L8 w' G2 l$ Z# Q, t8 |
4-17 文字图片绘制
! T! L! P8 s0 l. r+ N& v" w5 S. v) p
第5章 计算机视觉加强之图像美化
9 W: P5 M2 z( A0 [$ L2 s. h每个人都有一个爱美的心，在这个章节中大家可以通过磨皮美白、亮度增强、直方图均衡化、图像滤波等方法自己美化自己的照片。; K0 n# x: j% D0 @+ `" { X
5-1 美化效果章节介绍8 G4 W& Q- w% R+ `3 k/ f9 ^" g' d+ Q
5-2 彩色图片直方图 w% u* o. r* f0 R1 u+ h/ u
5-3 直方图均衡化
9 p( X7 Y1 A3 X/ d9 Z5 B3 E5-4 图片修补$ X$ r* C$ t: f; x" U2 x2 i# [+ }
5-5 灰度直方图源码
. L3 t" t0 u' x r# E" |! K5 x5-6 彩色直方图源码. d5 O9 C' a6 P; r3 I
5-7 灰度直方图均衡化2 N/ r8 h( L$ p1 T- j
5-8 彩色直方图均衡化
$ O6 x6 ]) M: Y- Q, t5-9 亮度增强
$ w* ]$ J K3 C# n8 {5-10 磨皮美白
+ k8 b3 o! P c- T- D8 O9 Y/ ~5-11 高斯均值滤波8 [5 X0 G8 T. \, {
5-12 中值滤波% G" }7 \) p+ Y
5-13 图像美化章节小结
: l% y' c7 c1 L5 z( z4 o3 M+ y2 P9 d. \
第6章 计算机视觉加强之机器学习. Z2 y$ W, n/ V/ X& B8 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。
$ y- a# n$ t& S, [+ l) Q/ E6-1 机器学习章节介绍9 t. ]7 a# k' Y r2 i
6-2 视频分解图片& q0 z7 ~9 E9 O/ u4 B6 S H' }( c
6-3 图片合成视频
! q) p/ G/ |+ d7 `$ O8 G+ A$ {6-4 Haar特征1- \$ R) m; a W
6-5 Haar特征2* y5 V+ Z: b7 g1 P8 q
6-6 Haar特征3# C% q* C% M, e6 {: x0 v7 T
6-7 adaboost分类器1+ p0 C( } N8 P7 @3 h( `: b
6-8 adaboost分类器2
F/ [2 V8 t8 f) [$ `- |+ w/ M) J6-9 Haar+adaboost人脸识别
: L6 H" p9 l6 ?) J6-10 SVM支持向量机1
. ]" K6 Y( \) u- q8 P4 N6-11 SVM支持向量机2
4 M- R E/ b& f: e1 {4 y8 u6-12 SVM小结
/ n5 M- C( |, h7 `$ F1 l6-13 Hog特征1+ H; N/ R" h; f
6-14 Hog特征2' ~- J+ {2 ~ l7 b& x
6-15 Hog特征3: B0 g r( c6 D
6-16 Hog特征4# @# m2 ]& [5 t# W6 L4 V4 V
6-17 Hog小结
/ z' G! h1 n* _; C( P4 w; p2 q6-18 Hog_SVM小狮子识别1( K3 {! {8 }7 @) n
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
, i. T5 f' z" p2 X9 b$ n) r, k6-20 Hog_SVM小狮子识别3
' e1 A3 ]8 K& m& q! R! l6-21 Hog_SVM小狮子识别4
( h. u( k( K _$ }5 c! [* e6-22 Hog_SVM小狮子识别5
" a* h" Q- {2 t2 ?8 L6-23 机器学习小结
# J8 q( M+ o: r6 L' O/ V9 B
$ Y( C, d( j1 q% B+ P( G第7章 手写数字识别
' G: |0 R7 j* W& k4 Y2 d6 y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。
& j; h+ i% |& X8 y- C1 e# d7-1 章节介绍
# t# X+ M) X8 w, t" m' \7 a1 @9 k7-2 样本介绍0 o; c+ u) i+ n. I& `
7-3 knn数字识别18 V: i( O9 e. p" H( P: x2 P
7-4 knn数字识别2 d. D# |9 [9 `) m
7-5 knn数字识别3 T, g6 N- d x+ z1 K1 C9 j
7-6 knn数字识别47 {% L S% _% y5 U
7-7 knn数字识别5
+ n+ S$ V. L; t6 ~& M& M1 M% z7-8 knn数字识别6
# K4 g; H/ y9 u( b7-9 knn数字识别7! |; s* n+ q/ [6 x: B" m& c% d) j
7-10 knn数字识别89 Q$ j/ H" g+ Y" N. {
7-11 knn数字识别9
6 z2 K4 T( ]& O) e* }( s: Z# Q7-12 knn数字识别10( K2 Q2 X2 v. a6 Q
7-13 cnn实现手写数字识别1) l* S# I0 u6 c
7-14 cnn实现手写数字识别2
& M) x+ z) }0 Q' I* }; ~/ L7-15 cnn实现手写数字识别3
1 f' c3 V6 F, _. P( g4 V3 U7 L7-16 cnn实现手写数字识别40 h- |# I* S( ^. _( y7 }3 w& }
7-17 cnn实现手写数字识别5( _9 H* y- N, T3 |5 t
7-18 cnn实现手写数字识别6
) q7 {' F0 _4 L! R& v7-19 数字识别小结& H" Q C6 L' p) R: g \6 \- Y" J
$ W8 _0 C# k( j1 x! a, C4 q第8章 “刷脸”识别% r6 a! g ]% u5 _7 z f
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。
) @+ t1 A1 C9 H- r( U7 ^8-1 章节介绍$ G0 f0 m4 C* U
8-2 最简单的图片爬虫) }) _# s& W8 K Z! W$ C+ |' ~+ W
8-3 ffmpeg初识* P _( E5 p- q
8-4 OpenCV预处理4 a I0 R% l2 |- w* Y8 t2 C) c) y
8-5 神经网络训练识别1
; X, T9 A; e1 B1 }6 V) d* n8-6 神经网络训练识别2
. _4 B( x! N( p8-7 神经网络训练识别3
" r! x6 W9 t. S5 L% ~. l6 t6 L8-8 神经网络训练识别4+ n7 M" N8 q# H& _9 E+ z! s
8-9 本章小结7 f* V: f0 [: _# z( X* ?
9 o( o/ m2 c6 v) y# y% u+ y5 m }第9章 课程总结
1 Z/ m! Y0 A! h7 _ Y- s% W# k对课程进行整体的回顾与总结9 E: S) H3 e) n: Z; y3 t
9-1 课程总结
; \; e4 s( m3 \1 P% R+ K% c8 u: B" I$ J% \
〖下载地址〗. K @5 U: n+ D# M$ ]$ Q4 o! d4 Q
: v& f( }* Y0 u9 }1 ^) u
j$ F2 j {. O3 j A
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. T- X' `) Q) L; a+ M3 c2 u0 E1 x! w# S n0 x; x7 `% p$ Y
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, @3 ~) D' w" s6 M8 ~, x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
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) D# D( W. {+ m2 V8 g1 i/ T5 q1 Q! S# V$ I
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