6 `' t5 c4 v6 ?/ ~6 y6 _, L2 G
! Z% d7 j" _8 k1 W3 B
〖课程介绍〗6 S/ N8 ~8 H7 ~: c2 M( p
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。
' K( }+ M j1 B& l8 V7 L' h
1 G& d2 B4 F/ S7 V〖课程目录〗
$ L. @6 D6 ]5 Q$ u0 N) n第1章 课程导学1 p/ ?! o( s: A# ?
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, b; x; c Q8 K9 j
1-1 计算机视觉导学2 |3 h- F* v& |' l: {( u
" s; z5 d' r1 f9 T
第2章 计算机视觉入门
4 S- z, ~- p/ P) h# m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 P: L2 k1 e' S5 J$ `1 q5 E0 y
2-1 本章介绍, a$ f% ~4 X9 V, I$ Y
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
$ S/ a' R3 \. m2 g2 T$ H7 u7 ?1 n2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建" Z/ r! T _2 f8 S
2-4 测试案例helloWorld; T" u; O7 |: d: l# f( X* E+ p
2-5 案例1：图片的读取和展示4 p0 U3 ^$ }/ i* W( N: @
2-6 Opencv模块组织结构
1 z8 z: X9 _7 ]" B4 v2-7 案例2：图片写入6 e% q7 G7 w! I" R
2-8 案例3：不同图片质量保存
! Z7 ^1 M, K" G" F+ B2-9 像素操作基础/ [. P! D) T" Z/ O% @
2-10 案例4：像素读取写入% v, h9 `) |' y3 U( T0 T+ J7 `
2-11 tensorflow常量变量定义
3 A8 }, u3 [0 f! j0 b1 `. j$ l2-12 tensorflow运算原理* q0 o" R: ?) n& @2 X3 m0 p
2-13 常量变量四则运算 Q* @8 U1 a& [ \; A- @* S. v
2-14 矩阵基础19 z" N7 ?+ A. s; n) f, ~1 T' n
2-15 矩阵基础2
/ x( c1 S: ]0 _3 O" |. P- j2-16 矩阵基础3$ r5 \" s @ f$ m, z
2-17 numpy模块使用
2 u- a/ L: v. N9 G8 H) {, L2-18 matplotlib模块的使用9 d# X z# B" F$ u. E
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1; ~; e1 T* B% [
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2. O* @* S+ a8 @: F
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3& K" |! a' o! ]
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4! w) I; V/ a% K( o2 q' [
) y) A) [# q) X: n& |9 p- H" k" L) F5 y
第3章 计算机视觉加强之几何变换
9 I% S) I2 S4 X$ e$ y* 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。
8 ^7 p z' D! [3-1 本章介绍
# N4 h0 b e) |, c. r3-2 图片缩放1( W, R$ n% t& r4 r$ I) ]$ }' t
3-3 图片缩放2
5 e- t2 y. O, n: |# N& d3-4 图片缩放3+ b4 z" Y$ S1 v; m& [" O
3-5 图片剪切
" b5 T! B+ p" M3-6 图片位移1
5 J" Q; j0 Q- N* Q% z3-7 图片移位2
, ], r7 b: Z: W. H5 S3-8 图片移位3; N$ H C, o+ H1 l
3-9 图片镜像
3 X. ^% g8 F, ~0 }9 ~3-10 图片缩放8 r$ X: g* u# R
3-11 图片仿射变换
4 I! \2 B, r- E7 Y1 a& B- @3-12 图片旋转8 `! z) Y; V5 p& r U
3-13 图片几何变换小结
9 j' w( `. z5 K. Y7 \9 y9 D6 F
* G) u5 Q* M- s) D% ?7 S- I$ [第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制" n" r! }" z' T2 O. s8 c
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
5 i/ U, n2 Z- T* R0 b& b! e4-1 图像特效介绍
4 m$ ?/ l; r3 n9 W1 c6 R+ Y# O4-2 图像灰度处理1
+ ^- P, z, ` p3 \/ ?; e4-3 图像灰度处理2$ b8 c/ W" Z8 n0 @, W1 m9 ?
4-4 算法优化
7 v0 |) d0 c- A# J; N; m+ ]3 {6 S4-5 颜色反转8 {0 E; I. A9 H( n5 j0 I/ o7 p
4-6 马赛克$ N: c* T% [' q+ x
4-7 毛玻璃
' |9 N% X5 V/ e; V4-8 图片融合9 Z) P, o' b# K3 g+ M! O. O
4-9 边缘检测1
: _* x: N' c) r W1 `0 {2 _4-10 边缘检测2& ^% _3 g$ y& O+ _- i, s
4-11 浮雕效果
- O P& q" v, _! q t: j4-12 颜色映射
( \$ i& }* O7 E1 i$ O4-13 油画特效! t( W( h$ \0 l3 ]/ ?4 c* x7 f7 G0 U
4-14 图像特效小结
% u9 t3 m. S8 z0 }. f4-15 线段绘制. `3 [# g4 i2 o0 n3 ]
4-16 矩形圆形任意多边形绘制; Q' k: Z6 C* r [* Q! b" t: T( m
4-17 文字图片绘制
: u1 }! d, n% ?3 v' Q9 L+ y' m6 i0 b/ c/ C
第5章 计算机视觉加强之图像美化/ m# r+ G6 {+ B; K5 l) V/ q
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。; ~+ T0 U. V" N; I2 g. f; `
5-1 美化效果章节介绍
+ V( Y/ R1 i) g( h, V( f1 b5-2 彩色图片直方图- z" t& \. O: P
5-3 直方图均衡化) S3 X L* w$ z
5-4 图片修补6 O/ ~8 Y4 P6 y+ c5 n+ d
5-5 灰度直方图源码* G- ?& R/ ]3 j4 c1 V6 }
5-6 彩色直方图源码
( J! d% S8 M' u5-7 灰度直方图均衡化
4 C5 O o8 O9 i; N$ G$ d5 }5-8 彩色直方图均衡化! J; E) A; G: q5 W
5-9 亮度增强# \5 ?5 z2 i* J! L) T# R% Z9 A, v! P
5-10 磨皮美白
. R: D0 Y5 v ]9 N9 A# q, }5-11 高斯均值滤波+ G a M6 X9 x. W
5-12 中值滤波! x/ v+ h5 Z- m9 A4 J
5-13 图像美化章节小结1 k S, P% r8 ~, ^! n2 c* H
2 M& y0 _( p) ~
第6章 计算机视觉加强之机器学习: ] k V Q& J( C; ]
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。0 C$ w% M4 q V8 b. q- y" T# u
6-1 机器学习章节介绍% I, H8 n" Z# o( i
6-2 视频分解图片- i- G+ N C- l# R" H$ J
6-3 图片合成视频4 w5 N$ J" Z- q0 t
6-4 Haar特征16 n2 r2 b: Q" ~* V
6-5 Haar特征2: v0 t1 N- _. O5 w
6-6 Haar特征3
E$ w, `0 G! U& s- k8 `6-7 adaboost分类器1. U( z7 g/ ^& H( o: ^0 e9 [; y0 j6 ]
6-8 adaboost分类器2& n! C0 {' z J: t! b9 g0 ?5 m
6-9 Haar+adaboost人脸识别
/ s* ~; K8 h3 X( g9 q$ w. O9 T, k, i6-10 SVM支持向量机1- X/ `* k' c3 Q* X$ g. g
6-11 SVM支持向量机2+ j3 P I" g3 l
6-12 SVM小结( T2 f& H+ \$ c) ?' k# S
6-13 Hog特征1
3 M3 j6 [+ s8 m* N/ i# I7 T6-14 Hog特征2
7 K/ g4 M9 t8 M; j# W, r& X1 _; y8 }6-15 Hog特征3
% c; C9 `' O# n) C6-16 Hog特征4
" g9 {7 s- k4 J8 S3 f6-17 Hog小结
# [7 V6 R2 b0 X, t6-18 Hog_SVM小狮子识别1: C4 B7 z3 \0 G8 s
6-19 Hog_SVM小狮子识别24 R/ L- _9 N, m$ U& h( B4 F% d4 F
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
& H9 e: P0 ~( l, R0 ^" q6-21 Hog_SVM小狮子识别43 \# |6 E& z# k9 D' T
6-22 Hog_SVM小狮子识别5# F6 {/ Z/ d5 i' y y7 s/ m
6-23 机器学习小结3 M5 v7 n% V/ N* ^: p
, V2 t: @- h$ N7 e" h
第7章 手写数字识别( a7 k2 N7 A- _" U; J# f7 d; u
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。
7 [+ `0 r/ H4 Z7-1 章节介绍6 n* A; U) o) \3 }
7-2 样本介绍
: K \9 H8 q$ u) |- o+ c1 O7-3 knn数字识别1
- s. W) ^0 s; i# c3 l" u7-4 knn数字识别2+ A2 X. i* k* V& E/ v
7-5 knn数字识别3
1 J' d5 W- G" K1 Z7-6 knn数字识别4
. q% g- }: W' r/ e" d7-7 knn数字识别5" j( y# S4 y/ q
7-8 knn数字识别6
+ R6 V! f0 k) S2 ]; C% {& Q7-9 knn数字识别7 F! U4 p+ ~% x( S- t
7-10 knn数字识别8
/ i! { }; P1 p5 d% }1 J9 Z( y5 U7-11 knn数字识别9
5 R) W/ F" _! h: w% Z+ t7-12 knn数字识别10
3 ` `% _" ?7 t0 n/ J+ k$ J7-13 cnn实现手写数字识别1
- Z, \. ?6 o# n: V6 s7-14 cnn实现手写数字识别2" ?" P" @, \+ s# {: D0 _
7-15 cnn实现手写数字识别3
6 M- |- g& y B7-16 cnn实现手写数字识别4
* U7 y7 J+ e; I# B, q+ V7-17 cnn实现手写数字识别57 k( L$ X, |4 N- p/ M1 A
7-18 cnn实现手写数字识别6; c' `& V. S( J. f1 {0 S
7-19 数字识别小结& I4 I6 o4 o0 T$ W" Q
+ x q: z" _& g2 {9 q' g* |$ u$ }
第8章 “刷脸”识别% p6 [+ `+ Y4 _7 o
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。
; F- V& T; S& A- H8-1 章节介绍
$ C1 \1 M" A7 o- ~8-2 最简单的图片爬虫
; Q+ i8 e2 ]# N8-3 ffmpeg初识
8 l# Y7 d6 [& h8-4 OpenCV预处理
( f5 m7 o" X" e: N0 g6 S* Y9 B" U8-5 神经网络训练识别1. O5 n& W( p( z+ ]9 J2 ?
8-6 神经网络训练识别29 x4 S5 R. r' Q8 S
8-7 神经网络训练识别3
5 N' f O# i& Z' `- U1 \: S1 x8-8 神经网络训练识别4: t g" O9 I a5 r
8-9 本章小结
8 B" C4 h# Q( O; p3 m6 w/ z& [: }' Q- @7 p- T% {; j D! J
第9章 课程总结) O# n# y) M4 f8 \
对课程进行整体的回顾与总结* y9 U4 i$ u a1 X
9-1 课程总结
4 F8 h# d/ v# P# P! e2 Q* O. c; B
( ?$ f! E. F, g6 W$ l/ S6 x7 k; F& a〖下载地址〗
# p# k8 G6 Z) s0 K# `" | a. E% N5 W2 L( [1 J
6 _. J9 J1 v. H- F* |. K; m1 P
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
3 b( x( y* p! B' W) M
: A1 y a0 V) M% S) Y$ G6 b〖下载地址失效反馈〗
! ^ e* m, |% I% p, Q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
& G! v9 j% \ A* s
# P" \: f5 f6 B- s& Y〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗" D# b# d6 W3 T4 h! z N+ R
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.html" n1 P1 h4 B5 e, J0 {
4 h- K* p- R$ F# r0 `$ b
〖客服24小时咨询〗- P1 } o) X! h
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。* n2 |/ H* j) ]/ r) m' \4 ^% g
5 ]! y6 U) l1 m6 Y" O" i0 j
9 r9 a) D1 B* l$ @
|
|
[复制链接]
