# r: }6 X& t1 g. n* Y% l5 d
9 R+ u: E+ x3 E' P% Y
〖课程介绍〗+ ?9 a6 w( s7 f0 S
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。! r* q" y8 z, [+ r n
9 ]- b4 [1 O0 Q: B: I# W. @: A
〖课程目录〗
: y2 [" g/ q' C1 J" `+ G6 i第1章 课程导学+ z$ ]: l8 {# R9 I2 G$ s
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4 m/ Z3 h; x0 ?
1-1 计算机视觉导学
7 k0 f7 Q2 l( ^# R6 ~% h% S' [6 j: R; W& A6 [4 ~
第2章 计算机视觉入门
' a' Z8 Z N6 P( O( z) y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。...
: M! n& B& t- b6 p2-1 本章介绍0 K9 `: b! d" z
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
- l) j$ ?9 b# P( i2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建8 ?8 I! R/ O( W4 ], l
2-4 测试案例helloWorld! h# P1 P+ K% K- F
2-5 案例1：图片的读取和展示9 Y; W0 R" a9 W
2-6 Opencv模块组织结构
" ?/ u# ~& D: X: Q( g2-7 案例2：图片写入
, F1 `- Y+ Y7 \2-8 案例3：不同图片质量保存- c* G* p& G" V+ x( t
2-9 像素操作基础1 S: r* m ] Q* v( ^7 E
2-10 案例4：像素读取写入, V7 {- D" ^* z3 ^* N, h9 b- C
2-11 tensorflow常量变量定义
, A3 R( r& F3 D" ]- a2-12 tensorflow运算原理
+ a- f( g2 h; }" h1 b2-13 常量变量四则运算
! V0 X- w; G* `) Z/ Y! X( C2-14 矩阵基础1
8 s) n8 ?/ M/ r2-15 矩阵基础2) C# y; c& v) F0 f
2-16 矩阵基础3* S# `9 H, w$ i7 `5 s
2-17 numpy模块使用" P- F; F. \" u1 i! p/ Q
2-18 matplotlib模块的使用/ h+ d# R; T( p% u* ]
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格18 ^# R: Y: t5 j
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
7 B; H4 q$ r T0 y2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格39 }) z9 a: p# d' K9 C. m1 i4 `
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
) c" g2 o3 ?! ?4 v ^8 i& o0 Z! Y0 Q. J2 Z+ S
第3章 计算机视觉加强之几何变换8 Y+ Q# `" I4 ]
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。2 K9 E' P. b. d; D
3-1 本章介绍3 r, w8 j+ W& m: b9 b0 m0 w
3-2 图片缩放1- B9 h' f u: L, u T" C \
3-3 图片缩放2& G1 C. c2 I; p, X a1 `
3-4 图片缩放3
( y, l% {% C. X4 ]3-5 图片剪切! S4 [1 g; }! s* {( y2 ^% I% E
3-6 图片位移1( A, n1 X/ ^3 X) U
3-7 图片移位2% V( ~& C$ Q% ~6 N) r% u( N
3-8 图片移位3
- X+ f/ x$ ]- c- |3-9 图片镜像
+ ?8 o6 j1 U# }5 u3-10 图片缩放
' L% y4 o! _' Y V3-11 图片仿射变换6 `( ~# T% L+ \# T2 k6 s
3-12 图片旋转5 H( Y t& x- y) c7 I) A+ B5 e& x
3-13 图片几何变换小结
- R# d# l3 v# E- }& g6 L% u3 F3 `* R1 `
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制3 E# h8 X9 ?1 p# w) E
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' t8 M/ J3 y( k4 n
4-1 图像特效介绍: d4 l( C9 R5 p$ Z
4-2 图像灰度处理1
j+ S: W% Q5 \2 n2 ]4 G4-3 图像灰度处理2" l" w9 ^5 u! g. c
4-4 算法优化5 `* t- w6 H9 b9 ^' `( i/ J
4-5 颜色反转
, g X/ @4 o. m4-6 马赛克
2 t/ F" F$ a+ {# E4-7 毛玻璃
1 v# U u6 k* Y' c4-8 图片融合- l- n$ O; Q: ?) q* Q# ~
4-9 边缘检测1! v2 i- F# Q( A, k' ]) k
4-10 边缘检测2- B" q) h5 G! [& w9 _) }
4-11 浮雕效果0 j1 Z; e3 Y: j; V3 y2 `
4-12 颜色映射
( Z+ a8 ^# W% }4-13 油画特效
2 Z7 N2 g+ W% I" o2 H4-14 图像特效小结7 z [% p$ b/ v$ _8 O0 D
4-15 线段绘制
3 B0 [" W/ p& B4-16 矩形圆形任意多边形绘制
8 L2 K6 X' Q1 \! O4 Y4-17 文字图片绘制
: H2 c0 y) o2 f f( q p
& ~0 `/ L) t: p7 B7 b第5章 计算机视觉加强之图像美化
A" c/ O$ l+ k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。" u6 D8 D" d* n% o
5-1 美化效果章节介绍
, V; n% l2 D+ t- H4 m5-2 彩色图片直方图/ B5 W, b( }9 c2 d( z( j
5-3 直方图均衡化 u2 ?- R9 `1 y& N5 ]7 e; O
5-4 图片修补: z, r4 f- e6 V/ [* z7 N2 }
5-5 灰度直方图源码/ Q/ `" {, {4 t0 z! E7 i0 H
5-6 彩色直方图源码9 _( n- \+ b" ]$ j
5-7 灰度直方图均衡化( q2 R4 q# A0 E. a, Q K% p4 ]
5-8 彩色直方图均衡化9 m* {) G; {5 K5 V+ y R
5-9 亮度增强. u% h: [& q2 t
5-10 磨皮美白
' A! D: `* X# z/ V% W) U5-11 高斯均值滤波1 U4 t# R* Z" ~( M# @) w
5-12 中值滤波" B+ `. ~% c7 `' W
5-13 图像美化章节小结& [/ o* l6 @# M5 y' J8 U9 Y, C
9 y. [0 M; Y$ m+ i" v" ?" w3 _7 t1 t第6章 计算机视觉加强之机器学习
0 p) @2 \+ I; P9 t- s% K" W4 O* g1 T0 n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。8 A9 A& R* j. T2 c$ g) y
6-1 机器学习章节介绍/ ]* [7 h5 ]$ E: J5 i9 g' J7 E
6-2 视频分解图片& l# Y; b, y" d9 j6 u! _1 z: ~. `% y
6-3 图片合成视频
9 z) Z# C/ ]; o' I6-4 Haar特征12 G. C, W& @9 I+ a
6-5 Haar特征2- g/ e. m* ~0 N. \4 |
6-6 Haar特征34 T& r, W0 Q0 t: q: r' J
6-7 adaboost分类器1
, E! |1 |* R2 `* u/ D# J6-8 adaboost分类器2
9 |# ~% }: b1 i. V6-9 Haar+adaboost人脸识别1 i# ~6 _ W# u3 ^/ Q
6-10 SVM支持向量机1
+ e) B0 e" C; T6-11 SVM支持向量机22 a. b; l% w% H. z
6-12 SVM小结
. V, }/ L( h! ^3 Y5 H4 b6-13 Hog特征1
z2 m; N" ^3 f/ }1 M; q6-14 Hog特征2
8 W5 M( @9 O) Z/ b$ {+ y6-15 Hog特征3
: }& U2 S+ F% S$ J- R' n6 w6-16 Hog特征49 x: h$ w$ y) R, F# N
6-17 Hog小结) W* j! t* ^1 U+ H
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
) z, v) K; b- G: i2 I6-19 Hog_SVM小狮子识别2
& H) z" S [# r& `# i ]" A0 W) k0 \6-20 Hog_SVM小狮子识别34 g7 z* d% U) f# }! p
6-21 Hog_SVM小狮子识别4+ `6 R5 \5 R, F
6-22 Hog_SVM小狮子识别5; }& I8 q& q0 ~+ ]$ v8 Q
6-23 机器学习小结: l2 C% F0 f4 ~4 |6 `5 {
1 Z% @4 b4 m' C; I- K6 J
第7章 手写数字识别! @; \7 [# x! ]! `
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。' Y9 v8 Q" \/ `: s# }5 r1 D
7-1 章节介绍 l; f# Y" M d0 h- x. D3 u, M
7-2 样本介绍
8 z$ ^" U7 c9 X6 M, R' i" D7-3 knn数字识别14 e9 q% B }" j
7-4 knn数字识别2; y- P* \. r5 P. b- [" D
7-5 knn数字识别3
- i4 r( y' V: e, Q/ P2 R6 V- g: V7-6 knn数字识别45 |& e1 T$ d. R* o5 r( D
7-7 knn数字识别5' r. c6 E7 ]9 j) F% T" U
7-8 knn数字识别6& G$ T4 w' \9 I9 w4 h& S2 d! ?
7-9 knn数字识别7
! i, L9 C0 r6 y! q8 c7-10 knn数字识别8
, q" A" e( w7 E m7-11 knn数字识别9
1 [' j; f9 I. ^: e v0 l7-12 knn数字识别105 t8 j- \0 u' y! I U! Y
7-13 cnn实现手写数字识别1
9 I0 v! J& |3 c. W+ v' f7-14 cnn实现手写数字识别26 _; E5 h0 Y4 I; {/ ]$ n0 \* l
7-15 cnn实现手写数字识别3/ s+ O/ Q+ f+ h& t
7-16 cnn实现手写数字识别4
+ j; Q& v4 t7 C; E, J: J ^# h1 e4 }' i8 K7-17 cnn实现手写数字识别5
v. c4 V' Z8 a$ C) A/ u7-18 cnn实现手写数字识别6
5 d, ~" i8 Y G/ H7-19 数字识别小结% l6 C2 D" z; C" s( B/ O' O
% m: K5 k6 N7 t9 V第8章 “刷脸”识别
" ~* r* m( Y2 J* m. a0 y8 C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。
: ~- g" s/ f6 e" w8-1 章节介绍
2 Q2 H. l" Z' A1 N8-2 最简单的图片爬虫& A( H. s3 \; S4 V. I4 V. B) z8 ]1 \
8-3 ffmpeg初识
+ Y* Q' B, G' k) l8-4 OpenCV预处理
7 u4 H9 P9 x: @0 a; Q8-5 神经网络训练识别1& z" D+ t, ]+ a5 @* }
8-6 神经网络训练识别26 T0 W& y6 S3 q( n4 r
8-7 神经网络训练识别3
* g! i& G" K# q) A! O3 {; D" v8-8 神经网络训练识别4) V2 \) z) h. c' m$ ~
8-9 本章小结
3 ^$ j" |5 n0 {( J" K! ~9 x$ V( B9 v6 c% n. b* Y0 ?
第9章 课程总结: z) N/ }- H0 e# q+ g/ t
对课程进行整体的回顾与总结
: D& |* f$ ` c8 f8 ~9-1 课程总结
5 |: E. }& `2 b5 o4 C7 x( Z1 w
% v6 {1 r+ D) B8 J# }, N/ E) X) K〖下载地址〗
4 s/ T, @7 I$ `8 g3 I1 \8 ]
6 W/ I9 i6 B4 b4 W
$ J8 {: }0 o8 X# H----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 M1 n. n( x: Y
/ f: o- n' A. h3 Q3 c7 P6 t2 d〖下载地址失效反馈〗
+ Y H8 I) v3 ]$ v, A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& b& o8 l/ L, s3 ~
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