8 F5 @9 s% ^3 s
: @# Q. y: v4 A9 t; r, g9 m
〖课程介绍〗! s$ i A" w. C6 M
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。3 J% _) p5 V3 J' }
4 O& D3 o$ {( }# X〖课程目录〗6 v5 q5 Q+ Z0 \
第1章 课程导学7 C, T6 W0 q9 ?+ z
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 W4 t( G, o- y/ w1-1 计算机视觉导学
. C# T6 }9 p% G" b5 [7 Q) s5 l7 d, l9 p9 j0 y5 C7 C0 d
第2章 计算机视觉入门2 X. O. z X. K! g* X% d+ B
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。...
# W( z3 @. p G. c* \6 X2-1 本章介绍
; I% a F9 u) _# T$ V2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建+ i$ Z" i, w( k$ c3 Q4 Y% c
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
% S k& P! o- R7 d2-4 测试案例helloWorld
# I8 v0 X3 Y0 W2 g* j3 j2-5 案例1：图片的读取和展示/ L; m' }( S% F' A6 X
2-6 Opencv模块组织结构
& N" i: {7 z) q. g2-7 案例2：图片写入: u/ q" a* v8 O0 T" d) s8 {* a
2-8 案例3：不同图片质量保存
" {5 k& ?! I+ Q) y3 J2-9 像素操作基础
$ m. U+ \" e9 V- R8 e0 t; t, A2-10 案例4：像素读取写入
* z; \( C1 z+ g9 u, H4 \/ O7 @* ]2-11 tensorflow常量变量定义; {/ l7 n8 w7 i+ @2 G4 R
2-12 tensorflow运算原理
: i/ F9 H! [" J' `" [1 E) {2-13 常量变量四则运算1 n* A1 G, i/ G
2-14 矩阵基础1" b- {7 M3 D6 R8 @2 b
2-15 矩阵基础2! @) ]% c0 i' V1 v1 h2 {; E7 z8 C
2-16 矩阵基础3$ _1 ]: i! H# Q) k# L
2-17 numpy模块使用
" O7 g% k8 P' \' B5 _2-18 matplotlib模块的使用1 E0 H. h: B% D- E8 W5 F
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
/ H, q* C$ | p4 b/ v8 A2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
$ Z) U" T, v5 m8 c4 `2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3. Q3 m7 P3 W, E4 j
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4 H1 v5 V; ?8 I
0 j" J, ~, @9 u2 r第3章 计算机视觉加强之几何变换7 E2 }- n1 R' S n) |
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 y# y% ` k8 K4 F2 P7 m1 D8 ?3-1 本章介绍" M$ p9 D7 r: Z0 \' b+ f
3-2 图片缩放1
3 }7 O+ B" S5 b* c* n& g3-3 图片缩放21 @& S8 |; w6 {; H1 S7 S$ v( a
3-4 图片缩放3
( O/ x0 k. F D( @3-5 图片剪切
2 Y2 M, C1 j& o; n1 t2 t& r, o3-6 图片位移12 i& G( Z: V9 F6 V' ~+ s* ]
3-7 图片移位2. v& T- n/ [- h' S+ G
3-8 图片移位3
, M+ |5 K0 f# W7 X3-9 图片镜像
1 y2 [1 E; p7 c/ X3 _5 B3-10 图片缩放+ K2 j9 w% }! h
3-11 图片仿射变换
, c. T8 t# T# B% z" Z/ O3-12 图片旋转
8 u% G, [2 z2 A3-13 图片几何变换小结8 u& e) Q) n- @) ~ O
- g$ y, [5 x3 v- B$ A) e2 L- [ I
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
$ X2 K. l A3 a: B1 H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
! N! Z; L8 X, B4-1 图像特效介绍
4 O8 V1 ^) o0 |' ?. z# O4-2 图像灰度处理1* t3 y) r% S0 Y. L# N, [ v; M
4-3 图像灰度处理2
9 T3 p8 j' Y0 @+ ]7 k4-4 算法优化3 |4 L5 T% v3 V/ B9 h0 v
4-5 颜色反转6 L/ K" B& t( F9 ^( Z. G
4-6 马赛克
3 c, D( T5 a! P7 U- m% E; z; r4-7 毛玻璃
! V/ \4 ~# f# ]6 G, I" y4-8 图片融合
4 \# J& e8 w$ D4-9 边缘检测1$ Y5 k8 b6 ?5 N9 m& b9 y
4-10 边缘检测2
+ S( ]7 C, l- n% A0 _+ _4-11 浮雕效果. R; W& l0 q& q+ ?. `. z! J5 Q
4-12 颜色映射
3 ^; `0 l4 D% u4 d4-13 油画特效6 S& Z5 Z6 I* P) z5 _9 G/ \" D
4-14 图像特效小结7 Z/ _# c0 {. w/ j/ m
4-15 线段绘制+ z, w7 a9 f5 C$ J7 m
4-16 矩形圆形任意多边形绘制& H; w9 p3 l, X/ P/ {9 T
4-17 文字图片绘制4 D2 R# _4 U2 w& ~* _
3 P* v% }0 e. V1 _第5章 计算机视觉加强之图像美化
4 N$ z9 Q I$ f! g4 R& w$ D! J% V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。( X; `8 u. @- A# d/ c8 O, H
5-1 美化效果章节介绍
/ E9 o H& I0 g2 v$ l4 h# @! g0 i8 K5-2 彩色图片直方图7 \7 x$ P, |- W* o% d
5-3 直方图均衡化0 [0 o0 ?6 m4 I9 G c
5-4 图片修补0 E- H) d3 F* c. I
5-5 灰度直方图源码
4 x3 ?+ I( H$ `$ [4 ?5-6 彩色直方图源码
8 x) S6 ^9 P+ }+ U& N/ H5-7 灰度直方图均衡化
0 g- @+ Y! U+ ^. V5-8 彩色直方图均衡化9 ]/ y& A2 U$ V$ V( t
5-9 亮度增强7 @+ J: C6 b8 E2 }
5-10 磨皮美白3 | ^2 J% Y2 ]2 k1 G
5-11 高斯均值滤波
" V" H' W* L3 g9 x. d5-12 中值滤波& ~* g d9 z' W4 s" \( x" Y: d
5-13 图像美化章节小结! R& ~ T( i% _$ M
3 T2 z1 l# G: D, ~2 g# S& b第6章 计算机视觉加强之机器学习
! x1 `; P8 C r" `1 K1 e+ j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。" Q( D: m; Z) u+ G$ }
6-1 机器学习章节介绍1 b. u" u4 B+ I8 [
6-2 视频分解图片8 r9 U4 F4 N+ F* J0 ]- C
6-3 图片合成视频6 y L( ^4 i0 V7 \* H
6-4 Haar特征16 z; }* N2 X+ f8 p: c
6-5 Haar特征2
( t# n8 o) C+ h8 a6 N7 \6-6 Haar特征37 @! b7 P% U8 {$ D2 S) c
6-7 adaboost分类器1
! W6 J1 V! N- l9 m4 ]9 l6-8 adaboost分类器2) I+ A9 @8 @& Y. l0 d8 V
6-9 Haar+adaboost人脸识别
: w2 S9 q: W/ e1 G" K5 g) a- S" J6-10 SVM支持向量机1# v) p3 v* w% A) f, o7 F% n. b
6-11 SVM支持向量机2
# m; L0 X# j x$ j+ a* V6-12 SVM小结5 p: Q+ F! }2 O# S/ K
6-13 Hog特征1
& |& ~. q: j) u: a: O6-14 Hog特征2+ a+ f* x' K7 W K
6-15 Hog特征3& X# \2 v* g- F3 \- V
6-16 Hog特征4
8 v) r- F! h' a6-17 Hog小结4 ]9 o1 D7 n" k. x i
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
3 ~# y& d) v, l, B: _6-19 Hog_SVM小狮子识别2
5 T/ {2 ~2 U. Z6-20 Hog_SVM小狮子识别3
7 B! J- w: o$ f* n6-21 Hog_SVM小狮子识别4, M8 a$ t" ~ i3 y S1 o |
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
, I' B& _ X, C# j) P6-23 机器学习小结- T' S- v; _! ^2 M
6 _+ i8 E6 [: S4 D' B8 a第7章 手写数字识别& U5 B/ l6 m* {
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。" Z) x! B4 C( T' B) K
7-1 章节介绍# f6 g X6 L: ]
7-2 样本介绍
b$ ?. n4 e9 I6 y7-3 knn数字识别1
% d3 ^7 W$ a A3 R/ c+ G) R: ]7 C1 b7-4 knn数字识别28 j; S( j0 o' x7 g3 q
7-5 knn数字识别35 }! u/ B! W1 F% r1 E
7-6 knn数字识别4
' O$ b: _( [+ [7-7 knn数字识别59 Q0 b, Y( S$ K# h6 K7 s
7-8 knn数字识别6! G, u1 f; p$ G. V4 R* n
7-9 knn数字识别7, C1 {6 D% ^" b0 e. g
7-10 knn数字识别8: @ l. w- L+ X8 f
7-11 knn数字识别9
* }3 \$ A( D+ m: J, G. W7 P3 ^& A7-12 knn数字识别10
8 S0 { D$ s! I+ J& _4 ^7-13 cnn实现手写数字识别18 N \" \/ i2 r* A
7-14 cnn实现手写数字识别2- ^9 {7 D1 G( f/ w* j4 u: n
7-15 cnn实现手写数字识别3
' E! c7 B ^5 j% Q( D8 J+ d. H* j7-16 cnn实现手写数字识别4
+ ~) u m$ k. e8 F- t& x7-17 cnn实现手写数字识别5
. M1 }9 E4 D, C) z5 P7-18 cnn实现手写数字识别6' R( x, H, ~; ^9 q; s C/ M3 y
7-19 数字识别小结1 G- ^8 Q" K6 B; k, c( }" C
: I' I' D! w* ]8 x. T. X: N第8章 “刷脸”识别- @+ H* @: E+ k, j* w! {9 D: ~
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。6 ^, ~+ W$ X* P0 l% B, R' I \
8-1 章节介绍6 _9 y% Y/ Q* T! ?
8-2 最简单的图片爬虫
2 m$ S6 N2 o$ Z: N8-3 ffmpeg初识" }% T+ ]4 D/ J! c
8-4 OpenCV预处理$ d' `4 o( Q. Y$ l7 d
8-5 神经网络训练识别19 b: K* G0 K# P- \
8-6 神经网络训练识别2+ }/ \ g' C% m6 c5 b+ C5 D! b- H
8-7 神经网络训练识别3) g) l5 [! o5 b+ u1 R: G" Y
8-8 神经网络训练识别41 s) p; K# M! s" E" G2 M7 \
8-9 本章小结7 v3 O) X- o* M( r! Y( p
1 Y/ H; l+ V/ V5 ^' H( k4 R9 D) Y第9章 课程总结* a, g& M/ p+ G
对课程进行整体的回顾与总结
: ^1 A/ J& Z' M$ Z) x9 R3 v( C' [( K9-1 课程总结2 t0 W' Z* a& {$ X3 F
# } r" D" L) O- u
〖下载地址〗
, U* t1 [+ p( W! z6 ^" v! `, T5 H% q. U# t& q# b$ ~2 y3 c5 q# u! p
5 C6 X5 X% A! s4 _+ {4 q i5 O
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$ {" B/ k4 T0 k+ k5 F* ]7 L/ K7 j7 C6 K0 Z4 J: a, ^) I
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