; m4 g* r" x9 n. [7 j. P3 F, ~
2 Z* [6 r& ^9 \〖课程介绍〗( `, E, t9 A& @* }' Y) [% y
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 I0 n! N( r6 ?5 d8 p3 {) o. c2 }8 B; R ^6 _6 `7 b
〖课程目录〗8 G# E( e1 k0 S" H: P' D- u
第1章 课程导学
1 j9 B& ]1 I; @# q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
: H. g- z9 a8 X; O- l6 T8 d1-1 计算机视觉导学
0 G F* l% M) @6 S
# F$ Q% A% I8 K2 s4 m. z0 v, e第2章 计算机视觉入门
# J# i; O* V% O& ], f, 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。...5 r+ J8 F6 Z8 e3 L( d$ M0 { i: A% i
2-1 本章介绍
2 Q9 m; i, q' V7 H- v3 q) |2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建$ h4 C, `7 ^" J8 d
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
# F. u$ \. W* z4 s2 g( X* T2-4 测试案例helloWorld
( r1 l& ~1 A; U- L; u( W7 s0 Z2-5 案例1：图片的读取和展示
- u3 E$ _+ R- V$ }. }9 c2-6 Opencv模块组织结构
$ Y/ U$ U, y$ @' K2-7 案例2：图片写入/ m2 o/ f1 Z# A: f4 b/ y% U" k; `
2-8 案例3：不同图片质量保存
" S8 ?6 T* |4 M, d0 ~2-9 像素操作基础
; `3 _% V& b5 u z2-10 案例4：像素读取写入
4 ?# t4 D+ ~* T8 p5 L0 U2-11 tensorflow常量变量定义
2 {2 o$ Y; c: A. o2-12 tensorflow运算原理
* Q& R. Y: L, u+ b2-13 常量变量四则运算
. t: x' t- P4 x" n) X3 H# D f0 G2-14 矩阵基础1
1 B7 ]. M/ f. d' ^2-15 矩阵基础2# p& X. x3 ?+ v# q- s4 O) M
2-16 矩阵基础3
- g7 ?5 S! d8 g# t; J9 m2-17 numpy模块使用
8 e; `2 N3 N- o6 M2-18 matplotlib模块的使用
: J2 o E. L' m6 \2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
6 v. V" m; X6 A, t K" C$ t: x2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2+ D/ F" l) O5 H+ `" L* D
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3! |8 D7 v. J2 g5 `
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
5 p+ g2 U( C( }( `
; f0 z2 A* ?. r. K u' w+ Y第3章 计算机视觉加强之几何变换) Z# Q# T/ L2 M$ A8 T
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。
7 e- ?# M1 g! G) @3-1 本章介绍( E) j- N2 F. d/ W% z0 P
3-2 图片缩放1( q( { z" `. z/ z8 g9 W+ D
3-3 图片缩放2
7 |& K/ k2 \' b, ]: O; D3-4 图片缩放3
7 O( {1 w8 O* D2 E, [/ L3-5 图片剪切0 s* |) v2 M% V- a. K
3-6 图片位移1
; ]9 H) t* A: f3 X$ ^3-7 图片移位2
* M# B) K. \* P5 Q: b8 f: t" W6 Z! [3-8 图片移位3% y( z6 e: c! g! N1 r
3-9 图片镜像4 @8 U+ _6 I& u, s1 [; Z; ~" E" J
3-10 图片缩放
0 c( q) H/ j. ~1 U( J; t$ ^2 P" p; e3-11 图片仿射变换+ k7 t* z( }* J( F- V1 w" c! ?
3-12 图片旋转8 [& o0 H5 q* S8 w
3-13 图片几何变换小结
6 A7 o! p* `. X4 E/ P
! g; S3 O. \* n* i第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
- ]9 g X) w2 l7 E7 P2 e) G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6 h+ T4 G0 v& I3 G: |7 p
4-1 图像特效介绍& R$ G$ R0 j: y0 A1 X
4-2 图像灰度处理1: A u9 Q3 A0 y. X5 I! t
4-3 图像灰度处理2
7 ?+ ~, |9 [. R3 x% `% D4-4 算法优化
- @ X- C, G" ^4 t2 g4-5 颜色反转
# v- v4 [' q& _4-6 马赛克
, U+ R) F1 P7 l2 x+ ?4-7 毛玻璃, j) g* q" c" u: M, {8 M
4-8 图片融合5 @/ q9 T3 Y+ P( e
4-9 边缘检测1! D5 u1 Q+ _$ U' ^# s9 t# m- {
4-10 边缘检测2/ Y( b3 A% i4 }( c% n
4-11 浮雕效果9 Z: J) n4 \0 h! K* m9 b3 }5 O- a
4-12 颜色映射
* Z( Z7 T( ~5 ]4-13 油画特效6 O! K3 O) ^. ^
4-14 图像特效小结4 {. {1 X! k( X; a; ~' ]
4-15 线段绘制
7 D" `" X6 `, N/ i4-16 矩形圆形任意多边形绘制; j& z" t. _% b) }- H' C
4-17 文字图片绘制$ |, p/ ?! Z( @6 J; E
7 Q; j6 b9 V5 E( k2 E+ U) J' m: `第5章 计算机视觉加强之图像美化
& r* j6 v. d$ y9 p$ e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。
4 X0 q. E+ J5 f" g' W! C! s7 r5-1 美化效果章节介绍4 B$ N _8 K3 m& f6 X
5-2 彩色图片直方图
( A+ P, h% l) s3 I5 a, H+ l3 ?5-3 直方图均衡化! F* O. z5 @" b2 }7 g q
5-4 图片修补
6 H/ b2 }) v6 F; j5-5 灰度直方图源码) f8 s5 ?8 a% @, e B' {4 D: R5 J
5-6 彩色直方图源码
- L# D7 t: M1 ?/ c- T5 u( s5-7 灰度直方图均衡化* P' X4 g7 Z5 W( P: r2 S5 W d! F$ ~8 @
5-8 彩色直方图均衡化! X* Y& ?7 M* ]% k9 P$ {5 B
5-9 亮度增强% f5 S3 b6 w0 ], z6 R/ x, f9 P
5-10 磨皮美白
" a, n' w7 b0 ^ t. l' T5-11 高斯均值滤波' {3 T. p8 Q2 b, q6 _7 }0 c; p
5-12 中值滤波
7 g6 g, i0 {1 H5-13 图像美化章节小结
( B6 m' X5 N$ R: v. O9 g& B1 R' `( b" W+ S4 k
第6章 计算机视觉加强之机器学习! F% ~* f3 |* _, o( M- V9 V
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。3 Z3 l1 L* m% J: A8 ~& y8 g$ i
6-1 机器学习章节介绍
e* k) m) x. D" Q3 @5 C* n6-2 视频分解图片$ C) K) ~4 |' q7 W0 a- {
6-3 图片合成视频
& I! d5 d' X) ]) ^0 V6-4 Haar特征16 |) C# y8 |, D( |5 E
6-5 Haar特征2
* H% L4 R# Q6 \* U- u8 u6-6 Haar特征36 H0 `$ I) y2 f0 J( o/ f3 |( L
6-7 adaboost分类器1
% M E1 ?- z% |. ?- `$ j( A6-8 adaboost分类器2# E- i! j& }1 s. o
6-9 Haar+adaboost人脸识别4 U5 p4 Q' F+ G2 [3 K% G
6-10 SVM支持向量机1$ k' |( A/ ^( |8 Y5 }
6-11 SVM支持向量机2$ {6 K2 u% j4 q$ x. ?' O! g
6-12 SVM小结" P6 M; n. |' x& r: l0 n/ |9 {
6-13 Hog特征1$ }% F+ S% D) }1 N1 D
6-14 Hog特征2
8 K! N0 E" K( T- A$ \6-15 Hog特征3
* R' f- w; E* ?. i9 `$ f6-16 Hog特征4
0 H( z4 {4 y0 a6-17 Hog小结6 v. R1 h, Y h9 p
6-18 Hog_SVM小狮子识别16 s9 h$ `' F0 F( f7 o6 k
6-19 Hog_SVM小狮子识别27 U- c/ y5 r( q) \
6-20 Hog_SVM小狮子识别39 M' c+ k8 V* x
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
% s2 N9 z& o! f( o8 U2 W) s1 i6-22 Hog_SVM小狮子识别5: ? E1 A' e. _
6-23 机器学习小结
7 m- f! ~, w Z; O
7 T8 ]* R5 D+ z# k& W) Y7 i5 L第7章 手写数字识别% I) P8 z8 u3 D( N- n. 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。5 G4 _# n( m! V- U% W1 ]: f
7-1 章节介绍. \" ?9 n4 f4 {" p e% x
7-2 样本介绍
O H7 _$ y g+ U7-3 knn数字识别1
" ]9 q( A! i2 G7-4 knn数字识别2
0 V; ]: \% U4 ~6 P( q) u7-5 knn数字识别3
& I3 Q N) q4 R6 ^; T7-6 knn数字识别41 \' U1 C n% s( d, b
7-7 knn数字识别5
, I8 C# o) P7 S+ }7-8 knn数字识别6+ P0 @( a5 _9 o/ b, k) E
7-9 knn数字识别74 W; E/ L6 M7 e
7-10 knn数字识别82 y8 t3 E1 P( e. B) f
7-11 knn数字识别9& @" Q: V# \7 f. s2 }& O
7-12 knn数字识别100 f2 O! `$ H0 p* V# n
7-13 cnn实现手写数字识别1" S0 m- W- e5 A3 p+ P
7-14 cnn实现手写数字识别2
3 n& ~$ ]- e! s- ~, v/ T7-15 cnn实现手写数字识别3
8 [6 s# j, ~6 i7-16 cnn实现手写数字识别4
~$ s; E' t8 N$ b7-17 cnn实现手写数字识别5
% `3 u8 s9 o3 E- S- o# ]- K7-18 cnn实现手写数字识别67 O' Y0 c9 J0 ]8 T+ `, @% H. [
7-19 数字识别小结
0 p5 N+ m" S: g$ c" R [; i% d: F
1 ~0 T3 j3 J1 k3 h$ A/ B0 i第8章 “刷脸”识别2 l9 `/ V) _4 N) P R( v# R' Q
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。( e, |, d% F* z6 n! X
8-1 章节介绍# X& m: [% M6 y- S
8-2 最简单的图片爬虫
$ t' c# q3 R5 g2 N, d8 I8-3 ffmpeg初识
7 X6 }- c( I1 j9 T" b/ A8-4 OpenCV预处理/ x; @+ g) x, |% y7 a) J
8-5 神经网络训练识别1
# H' m: @; h) a8-6 神经网络训练识别26 {6 T' Y0 |4 A% u
8-7 神经网络训练识别3
& I3 N% ?! ]9 e) Z8-8 神经网络训练识别4
0 `% Y' { ?3 m5 _8-9 本章小结, o* V# V, h- T# \" q7 k6 |$ G
+ T: O& g+ q- D: ?第9章 课程总结
5 w+ ^/ B$ m6 A2 ~4 I$ J对课程进行整体的回顾与总结
: e- l3 D5 B1 q9-1 课程总结( H Y6 W' q6 w5 X! I6 x- J
: M" _/ _# u: v& t$ F) E# A5 I) J1 e( D
〖下载地址〗, K5 ?: {# Z' j& e" Z1 i6 \ m9 M
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' B! c* V! [7 }, A$ ^6 s; g5 S: o
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! Q& o7 b: e) ?* [! c. G! T3 a- v Q! I/ S+ u& f3 l" N) Y! |
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