- E0 _2 v# W/ [! O8 c1 o
0 G$ O W9 i6 L6 a+ y
〖课程介绍〗
6 O% G s9 b8 a8 P0 Y: cAI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。; T; d8 u+ g: A9 Q9 |9 _
3 r$ l: o7 a9 R' O2 Q; ?6 T
〖课程目录〗 m6 g" \5 F" E9 Z9 j
第1章 课程导学+ A8 S' o: [8 \
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
1 G0 \$ X7 K- P1 i1 G& T) V' G, z1-1 计算机视觉导学# I* Y- v: T5 ]2 v: d# l' l8 a
# B6 r: ^3 f& K( m第2章 计算机视觉入门
' p; N+ Y7 O; b+ u( K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。...( c% o) V4 I( W& J7 a
2-1 本章介绍0 ]! e+ `; w+ G' I6 _. ?2 F) o3 i3 a
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
* V( I) v' k% l" F( Z2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建 o k( U) a3 h( e& l" I
2-4 测试案例helloWorld
1 u, w8 k4 q9 B" U9 }$ e2-5 案例1：图片的读取和展示$ S8 y, c3 b1 {7 U$ \
2-6 Opencv模块组织结构. P+ t+ b% K" [+ D
2-7 案例2：图片写入' w* L( J3 U7 Z# g' D
2-8 案例3：不同图片质量保存. p7 U0 T3 p2 l0 u2 M. O
2-9 像素操作基础$ S+ r. S% M5 i1 R0 n# P
2-10 案例4：像素读取写入- |/ r4 o% I: w% J
2-11 tensorflow常量变量定义
7 l! e* W. X+ ~: ~3 C2 X9 s2-12 tensorflow运算原理6 X1 ^% E7 J8 _! z9 ^# @ O
2-13 常量变量四则运算
6 Y( G% u- B2 @ g3 Y8 w+ _2-14 矩阵基础1
. ~3 O# i8 P @. y5 q5 s7 h: l# e2-15 矩阵基础2
+ `1 j" I5 I5 x( R) A2-16 矩阵基础3" B" C, Z8 w, m3 p3 q( @. E
2-17 numpy模块使用
- M; `+ a3 b0 K w4 U+ c3 }4 c2-18 matplotlib模块的使用
i+ ^7 R. o" ~5 w2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
$ N' \" A9 B+ n/ r! u2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
r& t( s* L' n) s# R( O2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3* q7 n1 V: j5 C A
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格45 {9 O* k7 L' m; J; y- U5 c- a; |
& c, u& P2 c) Y ~2 T5 L: J第3章 计算机视觉加强之几何变换# W- N: i# Q. l# i2 d/ K' [9 ~" ]
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。9 Q1 [8 \% H; l; T8 j
3-1 本章介绍
% l4 f$ H& x+ Q: l. _3-2 图片缩放1) P3 V3 u1 u, _/ M8 r' s% ^
3-3 图片缩放2
' O1 s; W, y. v+ R& A3-4 图片缩放3' o8 l. T. T+ ~. r8 ]8 D/ {" t
3-5 图片剪切/ @* y+ ]- d% o, v9 _
3-6 图片位移1
" L: f0 v9 s( V9 Q3 T3-7 图片移位2; f }# ^$ C b5 S3 N
3-8 图片移位34 e7 @ _6 @3 ^, L
3-9 图片镜像; ^- Y$ Q. m( e5 }2 Y8 F) S' S5 `9 o
3-10 图片缩放
& [! C9 ~7 x; e9 F# z- |* W7 S3-11 图片仿射变换1 V" z; H$ Q+ h7 D+ D
3-12 图片旋转
! i! w7 P3 n- A0 F3-13 图片几何变换小结
5 a4 A, V. ~) c' G9 S! ^% m( b% B/ ~ C( F% T" b( B' R! _
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制& y' p/ p$ ~7 v, @0 \+ n8 f/ G. k
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
, l* D9 c* B7 z/ J: }' `+ g4-1 图像特效介绍
& H" I* l% }! l: L" a5 B4-2 图像灰度处理13 s. Z. K5 C- F/ a& p& Q
4-3 图像灰度处理29 N0 `2 r0 v% S
4-4 算法优化
$ l) q3 @4 t) _0 v8 Z4 l7 q4-5 颜色反转 n" I i) i4 W
4-6 马赛克! r" D1 @ L: H9 S$ b/ B
4-7 毛玻璃4 e# Q) b; f; m, O
4-8 图片融合
& _0 E, I# R; T4-9 边缘检测1
1 U. W# b( N+ I9 }. ~+ |& D) N2 \4-10 边缘检测29 O; Q0 m; A3 @$ N
4-11 浮雕效果
; s7 r3 D {6 Y7 ~) f/ O( @9 V; G4-12 颜色映射( p: _, w( C. Z- l
4-13 油画特效
9 ?, i1 P. X& |9 p4-14 图像特效小结
2 L- d3 _6 T H4 s! f& g6 y4-15 线段绘制
( P8 N; L+ X- Z% N! y' O1 E4-16 矩形圆形任意多边形绘制
* e x# B2 t2 `5 @4-17 文字图片绘制1 v+ G! s/ }/ f% }3 Q5 P
0 M' s4 N( a. p9 A
第5章 计算机视觉加强之图像美化
) a! `' c9 c+ `, n! c$ V8 t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。$ v$ g+ p4 T9 T# u( X# k8 N+ g
5-1 美化效果章节介绍
: j$ H( c( [, Q2 u* g5 v% a5-2 彩色图片直方图2 L+ R7 ^1 B8 \, q
5-3 直方图均衡化
7 b8 ~2 ?& K6 l( m2 \/ u9 Z5-4 图片修补
6 F ?2 a4 L( u2 Z! J+ C3 m! K5-5 灰度直方图源码
' f6 |! p/ H* r) [5-6 彩色直方图源码8 v/ p% x9 X+ z5 J$ Y
5-7 灰度直方图均衡化
6 y$ k) f$ E& M7 V5 C# j5-8 彩色直方图均衡化
, q5 k& o* y/ A5-9 亮度增强* n9 C$ C, ?: X% Y; t/ f& I/ ?
5-10 磨皮美白" N& u8 C" W3 g) _) Q. a# D) P
5-11 高斯均值滤波
6 X: O% v. X/ b& B; F5-12 中值滤波8 K/ e d6 n b' Q5 P7 U7 a! d4 [
5-13 图像美化章节小结* A& i0 L& ?; q8 U Z: Y5 C/ t
! J4 t1 t; y3 ]4 h4 K第6章 计算机视觉加强之机器学习
1 t/ h( j/ @' X5 {6 k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。. ^4 e) N r! I+ N6 C
6-1 机器学习章节介绍2 M1 _" \- r3 K* [. V! P; o
6-2 视频分解图片2 f8 a8 ~/ G5 G* w7 v2 H
6-3 图片合成视频( h6 C; j Q4 _2 M
6-4 Haar特征1& P6 B* z% R$ q
6-5 Haar特征2
. E2 Q% k u5 Q7 |# M6-6 Haar特征3
5 f1 Z% d* c3 S4 g; K6-7 adaboost分类器1* D% _% r4 u% R4 V' d- C! F/ s9 P
6-8 adaboost分类器2
1 g2 V$ d( ~: v; Q/ _* c6-9 Haar+adaboost人脸识别, u# w( O$ H1 H0 b; Q. a$ U
6-10 SVM支持向量机1
( W. m8 M6 V, n6-11 SVM支持向量机29 ?" N6 I9 J$ G' R% F0 h
6-12 SVM小结+ ~2 M8 a- u+ w+ E5 _7 X4 V9 X4 r
6-13 Hog特征1
4 A: d4 J J: G6-14 Hog特征2 E2 L3 `8 N! g, y! K) A7 O
6-15 Hog特征3+ R0 h# k! `- D% h
6-16 Hog特征4
* U: n4 i! M# P* |+ E6-17 Hog小结
) r6 W6 X3 _ v' O' K2 @6-18 Hog_SVM小狮子识别1* H4 n6 A; d& {9 @5 s
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
F, m9 ?6 r- P6-20 Hog_SVM小狮子识别3& A/ T' I6 G- u
6-21 Hog_SVM小狮子识别4& k% _0 [8 [ R2 u* g
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
& ~; P& L- E& K& A6-23 机器学习小结
: A) G; ?: \( s% w$ o2 N) P8 `0 g8 m1 ^/ S" U2 N$ E1 _4 e: w
第7章 手写数字识别 |# O' m2 D- n6 U+ V7 W
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。. [4 @5 X- X6 u5 X; _8 N
7-1 章节介绍
; ]: ]5 C+ e) ~" ] F5 k7-2 样本介绍
, t2 X# @! }$ l2 F: ~" ~6 x7-3 knn数字识别1+ q+ F' Q8 g8 U% X1 b. ]! ]. G7 z
7-4 knn数字识别2
2 W1 b! ?8 ~, C c7 M7-5 knn数字识别3* ~& k/ u6 D) o
7-6 knn数字识别4* c1 I% N7 V, {2 {" a+ v' f
7-7 knn数字识别5
* I7 |6 j1 C( D4 Y4 [2 {0 ^, F: ^0 y7-8 knn数字识别60 n! ~! s0 K' h) o! V, u
7-9 knn数字识别71 e9 R' M5 f/ c5 G$ y; e' j- E1 Q
7-10 knn数字识别8
5 a( W/ W9 f. h7-11 knn数字识别9: x* o' V+ \9 M( T: ]
7-12 knn数字识别10
. [: G( @/ k0 y: i7-13 cnn实现手写数字识别1
$ b6 {$ s; l4 Y$ O7-14 cnn实现手写数字识别22 S9 Q. w, Q9 S# i" G. u( k3 b; X
7-15 cnn实现手写数字识别3; j8 K0 P Z' N) q7 `, h
7-16 cnn实现手写数字识别4
* L4 l; I- {- o2 Z- O. v1 `% a7-17 cnn实现手写数字识别51 l6 R3 ~1 Y5 i
7-18 cnn实现手写数字识别6% r8 q# g, }2 P8 Y V
7-19 数字识别小结
8 k% }& Y! \( @/ u. G0 P# w
, W+ _% r- C7 t* i) ~6 n- f6 ? W第8章 “刷脸”识别9 n# \- L; a; V8 E
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。* [ J8 v [' @2 [7 z5 g
8-1 章节介绍2 c3 E/ k4 m) F5 X7 q. J
8-2 最简单的图片爬虫. l* J% A( F, h- _2 ~
8-3 ffmpeg初识
! F; j/ n% M% R0 r8-4 OpenCV预处理( b. E: m7 A! B4 a4 a
8-5 神经网络训练识别1; ?! F; d' ^! v' b8 _0 b, z; c
8-6 神经网络训练识别2
7 @6 C. z! s9 P* P6 }0 b8-7 神经网络训练识别3
4 {0 a" F Q$ K8-8 神经网络训练识别4
8 d' ~9 f% {0 [' m8-9 本章小结; u2 X2 ]1 M8 g2 A) `3 h1 h
7 [9 Y4 I1 G! h+ ^' t. K( O+ o1 l第9章 课程总结; E4 i( [. p$ l2 e+ z+ g- W
对课程进行整体的回顾与总结 R: S; L6 O$ B. {: J' k. a
9-1 课程总结
$ |2 [( x3 n* b ], g
! E* ]0 a, @4 i1 o& B/ @5 |4 n. I〖下载地址〗
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8 i+ ^5 q+ L* o9 d: r
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------5 ` L: |% A7 R4 ]$ d2 M6 F
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1 l; k1 F: Z ~( H7 [3 z" f/ U1 c〖客服24小时咨询〗
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