& C9 @+ I' y' _8 u! D7 C: Y/ f) }) N) ~% }
〖课程介绍〗; [& P0 ]- @/ a- G4 ^, @7 v
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。; X8 | x3 K' E/ r1 V
/ C& n8 r* D- C. C
〖课程目录〗
W; c9 B, l' s$ V第1章 课程导学
6 b" Q% T" i: b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
, R. |( H* V- a- b1-1 计算机视觉导学
; M& f& A/ s' x
- D( W6 ]6 \% i1 T第2章 计算机视觉入门8 t$ S% G% N% n0 J; I% ^
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。...
F8 y @6 S2 V2-1 本章介绍$ q2 W& q( S. C: j+ f
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
& g5 B! Q* V4 e$ m2 w" U# [% K2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
, C8 ^. i; T% l* P1 ]2-4 测试案例helloWorld( Q, a3 z4 g7 u: `6 H( t+ A
2-5 案例1：图片的读取和展示
. N! z' \/ h$ g5 w& Q3 [5 S2-6 Opencv模块组织结构
5 I" Z2 K0 T( Y6 a2-7 案例2：图片写入 n9 N8 M$ a m
2-8 案例3：不同图片质量保存 ~$ @1 Q: ^( Y" a/ `$ s
2-9 像素操作基础* u: _2 V' G3 x# I8 n+ |3 D J2 ]6 m
2-10 案例4：像素读取写入' I' Q3 p, n8 N8 U u' |: G3 k j
2-11 tensorflow常量变量定义! L. r- F3 p' P& t
2-12 tensorflow运算原理
/ }# u' F4 W, x0 B1 d5 I- X6 c2-13 常量变量四则运算9 j5 q( s% y1 y4 m# X' g3 u& F
2-14 矩阵基础1
* g( W i: |1 F+ n* ^7 ?7 }2-15 矩阵基础2
4 Q& F' ^# n$ `- {9 T( r& o: W9 ?2-16 矩阵基础3' r0 t$ R% C0 i# c* w
2-17 numpy模块使用6 t0 k F2 ]- A' L7 M
2-18 matplotlib模块的使用: d1 K* y8 s. I- {# W
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
/ L4 i5 r' O9 E' x4 c6 a2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
' e) T2 v' v7 a: ~& O2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格32 ]" n" q1 X5 ]# @9 `
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格47 M7 @2 @" M" \5 Y# y' n; L. ?
- [: I1 @8 }$ [3 x$ d% w# {
第3章 计算机视觉加强之几何变换8 {& o7 Y4 P: ` r) K5 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 o9 z) N8 Q0 [# h3-1 本章介绍, O+ W I. {& n7 y) f: \
3-2 图片缩放1
( g+ H5 ~4 V" Q% _/ ]1 ~7 c" d3-3 图片缩放2
- F; z+ R# K' e3 N3-4 图片缩放3
9 }/ @4 ^# O4 [9 F. Z3-5 图片剪切% s5 W5 i- r9 q$ p; k
3-6 图片位移10 p0 h- a( `3 g2 _$ h. r* B
3-7 图片移位2; l# }: c) J- |+ \5 y
3-8 图片移位3
& @! T. `5 B9 R0 c" i Z: J3-9 图片镜像
* {( Z' C) h3 L3-10 图片缩放- I& u1 {* d8 p. h
3-11 图片仿射变换
" H. r: p4 ^+ E. _/ s8 D3-12 图片旋转
9 h4 e3 u9 O3 v- G1 u3-13 图片几何变换小结# e- X* W; z, q8 O# I) @& u
: l0 h5 W$ }+ s3 U- p( ?
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制& V4 g7 } c" m3 p3 t3 [! 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$ u6 Y4 L0 C- F4 Y- {* V' X& _
4-1 图像特效介绍& W4 \+ Y7 N& R) h G! r& c
4-2 图像灰度处理1$ h8 Q; I- f0 @4 w" J/ I3 e
4-3 图像灰度处理2
, j5 j' v, [: p4-4 算法优化5 D% g" k7 e, Z, s. N& V# C
4-5 颜色反转
5 T, r# Z4 e/ G3 a4 Y1 R4-6 马赛克
. g9 Q" l5 a6 |, @ A! f0 L- E5 y( v4-7 毛玻璃( z, O6 @8 l5 \: b
4-8 图片融合3 ~4 q) O3 b' o7 l
4-9 边缘检测1
" ^4 ^0 S0 q* ~4-10 边缘检测2, F" G% ]$ R% A) i& x
4-11 浮雕效果' _1 i* z& R5 w0 h$ H3 M# P% c [
4-12 颜色映射
; l5 Y/ U r* J& H# U8 Q4-13 油画特效
: y% z$ s5 v f" [$ K4-14 图像特效小结6 l4 @ V b) `. Z& a: |" M! o% n' s
4-15 线段绘制
8 K/ X. O5 j1 e K5 f5 X e. R4-16 矩形圆形任意多边形绘制
/ r7 H; b1 B0 V$ V. G+ m X/ `" f4-17 文字图片绘制- e. Y# L4 ]: ^" y7 m, p# ^' x% c
: g- c$ k. P3 X( d {" A$ A第5章 计算机视觉加强之图像美化
" R# v) k$ r, |! 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。$ H7 B$ P( l: \' `% D8 `. W) W5 A V9 A
5-1 美化效果章节介绍! C) n1 v5 X- a* g
5-2 彩色图片直方图* ]; e3 Q7 T& H; H
5-3 直方图均衡化
1 U& J& {6 U' _& d" C$ _1 e5-4 图片修补0 O3 M8 R+ |) v9 n q
5-5 灰度直方图源码
2 s- I9 r. _- b$ ?5 H4 `5-6 彩色直方图源码9 s; U& U7 q% \, U% R
5-7 灰度直方图均衡化
1 [% G& H" b C5 q' i0 F5-8 彩色直方图均衡化
7 H2 Y! M" k: w& ?* y- P- d5-9 亮度增强* T. x7 b* e$ k+ z. V/ D
5-10 磨皮美白' `& R( |3 N0 I+ N+ X7 F
5-11 高斯均值滤波
& s0 f6 f; ~* h( }" o4 S5-12 中值滤波
& B5 Z$ s; q4 @! f, C( Z% n( j5-13 图像美化章节小结" p, T9 X7 H* o) i, J- y# c% n
5 r- H" [/ c- D5 z9 ~1 R2 H
第6章 计算机视觉加强之机器学习' k0 i. H' N0 Z1 k* l/ [
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) o0 f$ H0 M& E+ n2 x8 ]6-1 机器学习章节介绍
5 U S3 J' E& M; ?1 I( T6-2 视频分解图片
6 \' `4 ]% S" J+ M6 N$ }0 z6-3 图片合成视频/ f a# W1 @4 v. @5 e
6-4 Haar特征1
6 b! V g" B$ j, l( f, i" E6-5 Haar特征2
4 L8 U9 z: n9 ?- H6-6 Haar特征3- i% M/ t# B- n6 H
6-7 adaboost分类器1# g7 j/ N' g& p' W: F2 C
6-8 adaboost分类器2# U& i! Q2 j" ` h
6-9 Haar+adaboost人脸识别1 m5 T$ X! k) N1 X1 {! S
6-10 SVM支持向量机1
* B6 p, o2 ?- p9 z- {' ^$ {3 t- ]+ f6-11 SVM支持向量机22 N7 j# J+ K9 r3 y* R
6-12 SVM小结
2 j+ }" y1 D7 m- G$ F6-13 Hog特征1
' \% R) M& T4 x. _( {5 r6-14 Hog特征2
2 s& y' O% v- z2 G" |7 M6-15 Hog特征3
# H( q! A) _& T5 w+ G6 n6-16 Hog特征4" T3 u# Y& E3 [8 \
6-17 Hog小结$ `2 l O& o! J1 R9 ^0 E3 x
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
" i" } C+ ~) [- ]4 l6-19 Hog_SVM小狮子识别2
9 ~! B1 _5 Q \) ?6-20 Hog_SVM小狮子识别3. s& G- Z: l! w
6-21 Hog_SVM小狮子识别4& Y) N5 O3 e# g$ n1 ~: L
6-22 Hog_SVM小狮子识别5
1 S3 O5 M. x2 x D" O K7 h6-23 机器学习小结
% P4 p& J q1 O, s9 c1 r% T
; Y% F: ?3 L& N" F* J第7章 手写数字识别& g: U& b3 u/ l0 \& }
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。! W& i) T/ ]- c
7-1 章节介绍
7 V* \" O, u- ^7 L7-2 样本介绍
7 I7 B9 ?" @' c+ p& }" ]3 Z6 U& H7-3 knn数字识别1 ]; F) W9 p: Y4 X1 y" [, R' L/ I
7-4 knn数字识别2
" w- a8 U7 U) n. N; w8 L- r- _+ z7-5 knn数字识别3
- o% V. f8 ^. V# f; o1 \" R7-6 knn数字识别4
% Y- b4 F$ @9 K) o* M7-7 knn数字识别5$ ]; g8 G# A+ B2 I" ~/ \+ n e$ N1 I
7-8 knn数字识别6 O* O+ p- P& C- t+ H. ~: ~
7-9 knn数字识别72 z' s. O( b2 o" Q( x6 U6 L( X
7-10 knn数字识别8- M1 {; |1 V B
7-11 knn数字识别9
( i9 T# P) d4 o7-12 knn数字识别10
3 O& ]8 B% g4 m: Z1 I" k0 y9 u7-13 cnn实现手写数字识别1 |2 J3 h/ u$ v0 u. f! x" P+ j
7-14 cnn实现手写数字识别21 I3 M: A, o+ U: ^. a- X2 b
7-15 cnn实现手写数字识别3
: O! L. d: Z/ k* N* m7-16 cnn实现手写数字识别4% |4 [) Q: J- u' t0 f$ N' F
7-17 cnn实现手写数字识别5
2 C1 W/ E8 G2 K, i! M; E( t7-18 cnn实现手写数字识别6
) K& v8 j! ^8 d/ @7 H$ l! t7-19 数字识别小结1 r9 c+ P. D" q8 ~3 z
& B2 n2 U1 k d8 x5 |5 p
第8章 “刷脸”识别
/ z. ]4 T4 f9 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。
8 \7 S# ?5 _& v7 x" ?8-1 章节介绍
: y3 Q+ I8 o/ s2 z& Q8-2 最简单的图片爬虫
" B; w! L7 f9 R8-3 ffmpeg初识
% d9 e' @9 F- ?5 E6 H6 [4 J% K8-4 OpenCV预处理" F( c+ Y$ M. X; K
8-5 神经网络训练识别1
- A% ]1 d5 b2 j: Q/ y2 ?8-6 神经网络训练识别2
n6 g5 ~) c2 E3 ^) g' @+ V: T8-7 神经网络训练识别3
5 L& A; h: Z% u5 s' _4 R. p8-8 神经网络训练识别4# U# i7 X' C5 N
8-9 本章小结
2 V# b E" }1 U4 w6 y
1 T7 g. \1 W4 k第9章 课程总结
. w3 ^$ O3 X+ y% m2 z对课程进行整体的回顾与总结
+ C6 }' s0 Y' V' ^, o$ g9 _5 q9-1 课程总结
) w4 d9 s( R1 S7 u8 w3 \% a. r( u K4 j! H" X3 @0 z. T2 H9 k$ L
〖下载地址〗
7 m9 N( N- x4 Y4 I* b5 r, C3 M9 i) F) E' Z [
) N7 W* W; W/ a2 K0 E' |# |----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
5 {# ^! N, F. c2 T" ^* e; W( M
) C/ ^+ ?+ c' g( N〖下载地址失效反馈〗
7 e# _$ V9 U8 L! G3 v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.com9 S; S6 m, l& l1 U% U2 f( K2 T
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