* g0 S3 \. F) l8 W2 {+ S3 B# m$ J; ~- S
〖课程介绍〗
c6 F! R8 u$ T. ^6 nAI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。5 @0 H6 h" }; k
8 L- U. M& ^/ J
〖课程目录〗3 K# @$ N! f7 ~* ]+ f
第1章 课程导学% x+ _- x4 i5 d! N
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/ I4 v7 E+ I& e4 Z. {- J0 K D
1-1 计算机视觉导学- ?! c* i7 N( W+ D
1 i* E/ C2 d2 C3 k# B2 h! G第2章 计算机视觉入门
( y/ [2 _/ @. c, ]3 Z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。...
0 _0 v+ @1 [, u* K) Y2-1 本章介绍% ^' i; S( |8 ^, w2 S' m
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建* B/ E; Y6 [1 s; A, B- G% c9 H
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
7 Y8 F) T7 M. ]5 a2-4 测试案例helloWorld
. i8 F, I9 e6 p/ w& U* |/ o2-5 案例1：图片的读取和展示
3 {) C) t( d2 B6 U# {% U( A2-6 Opencv模块组织结构' k4 V. h$ ?6 y
2-7 案例2：图片写入
5 m2 F% R4 `; V2-8 案例3：不同图片质量保存* j% @3 D) P0 w7 C$ n, _6 C7 ~
2-9 像素操作基础
. {$ w' b+ J, F1 \, o5 y' @0 H2-10 案例4：像素读取写入0 l& S- x! q5 ]. K4 S# t1 ^
2-11 tensorflow常量变量定义9 e. g+ R! D# K; F5 c6 w, Q+ v
2-12 tensorflow运算原理
" F4 C5 y# @ O0 C7 S2-13 常量变量四则运算
' b# ^0 v0 r7 U. T2-14 矩阵基础1
x7 Y2 V. l$ f3 g( L; t( h- C2-15 矩阵基础2
5 g9 v) P9 @3 y$ V* Y2-16 矩阵基础3
3 [4 x; v% W% `" G1 g. y2-17 numpy模块使用
! v, A7 q5 v8 ^1 k6 }$ H: v2-18 matplotlib模块的使用: { a% i% n7 z% q
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
* K u& ?- Q7 d" M3 r* }2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2+ t' [& W4 @1 s7 Z( r: }
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
0 e S. i$ x8 A# X2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4) X8 n9 S6 }$ C
" U$ E, r1 `4 Z N* _; L) }5 ^8 F
第3章 计算机视觉加强之几何变换
2 Y: M5 A+ f& c, W" q1 p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。
' H6 M2 S7 K2 o" Q$ [# |) Y3-1 本章介绍
% {* }! J( s+ G( d) S3 F1 H+ P3-2 图片缩放1
* L+ z4 r/ y8 p( k. @4 g3-3 图片缩放20 S0 ~( c$ f1 S$ M: i4 O
3-4 图片缩放3( a1 r7 C1 \+ O8 F( \
3-5 图片剪切
. m, d9 K) J1 U; q p$ z5 v$ C3-6 图片位移1
8 O0 Z. P- D, u* E; Z5 ]% A3-7 图片移位21 X7 G$ u7 @ V/ o" R+ H* d6 h
3-8 图片移位30 z+ r8 Y7 f( G7 F9 i) `" v* _
3-9 图片镜像" i, V$ O- B! n" E. [4 n" |7 D
3-10 图片缩放 j: R u1 |2 b
3-11 图片仿射变换
; N! A, m2 z* E% V0 E; x4 d6 I+ f0 ^( u3-12 图片旋转! l y8 T8 S1 ^6 X
3-13 图片几何变换小结; v) M. F, V0 R: n3 O z) ]
6 f( N2 D) Y% \" o6 p* O8 T第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制$ m- w, T) p- [: e" p
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5 F# |4 E L0 X& O# u& v o/ a
4-1 图像特效介绍0 P7 O+ [* a* f H- {- z; r1 x
4-2 图像灰度处理1# B2 u7 W0 o& l9 d4 u+ r0 U
4-3 图像灰度处理2
" C) h* ^; B7 _5 v& }2 l, U/ i" a4-4 算法优化
" p2 {# z! H, e: l8 P4-5 颜色反转
$ `+ D8 Q1 n! n4-6 马赛克4 W- ?) k- |7 ~ P
4-7 毛玻璃5 o; m9 f1 h" R$ H
4-8 图片融合
$ W' r, k- I# a3 O- e) i4-9 边缘检测1
7 ?5 _, m( B) y6 c L0 n4-10 边缘检测2
9 D/ U+ A9 P& L0 A# n2 E4-11 浮雕效果 X" Y8 L j( T% u
4-12 颜色映射
0 F8 ^7 _& X7 H: p4 B r9 T: W) W/ e4-13 油画特效
% a" d4 L, a$ Z, y4 T4-14 图像特效小结! u! V9 F9 b3 u7 Y
4-15 线段绘制
7 j5 {% M0 @$ q5 T: i1 ^3 s4-16 矩形圆形任意多边形绘制0 |# k: L2 c: Z3 h! d+ P4 n
4-17 文字图片绘制2 y- ~- z( C$ p6 h+ H W( V
/ [- n. K3 R0 Z2 P1 g/ Y第5章 计算机视觉加强之图像美化3 F; `( ~6 D5 j) }5 z3 o
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。$ @1 Y9 g) K$ B# \; {# z
5-1 美化效果章节介绍% E) D' {! Y; ?. U
5-2 彩色图片直方图
- J. S( E8 W* l: a7 ]2 L) z& Z- K5 ]/ d5-3 直方图均衡化( u) }7 h( S+ O+ z' T+ k' b
5-4 图片修补
4 \# d4 x6 U4 J! y" q1 c" t; j5-5 灰度直方图源码
( Y3 ~8 n" K8 Y/ b3 b% g5-6 彩色直方图源码
5 K7 h; G3 W) w5-7 灰度直方图均衡化
3 k! }& L9 q ?7 Z$ Z F5-8 彩色直方图均衡化
# N2 S4 R5 z/ c# D; C2 C5-9 亮度增强5 E' ]4 n: h5 B
5-10 磨皮美白1 q. m" i$ L4 N
5-11 高斯均值滤波
6 ?, u( l6 {* y4 O5 x& y5-12 中值滤波# s* [: M9 I0 N6 m9 K
5-13 图像美化章节小结9 P& \/ u# F, @) J' ?4 }: ~
; B- A$ z& [* l" Q第6章 计算机视觉加强之机器学习
* W4 g v9 B& p; R# A: R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。2 } q5 @5 a- m; p* g
6-1 机器学习章节介绍
C9 v% s8 x. e6-2 视频分解图片/ c4 v3 z" }: }8 t
6-3 图片合成视频8 Y8 c' D2 V) O
6-4 Haar特征1
5 \0 |1 Q o8 ?) I3 i# G4 Z6-5 Haar特征2
' Q$ ^( Z" A* ^9 o( H( h4 T& r6-6 Haar特征33 h; g2 i) b/ n6 ~# `
6-7 adaboost分类器15 Y# p9 y3 o2 u5 c. k
6-8 adaboost分类器2
/ u5 m8 {" ~5 Z$ j6-9 Haar+adaboost人脸识别
* D. A- ?. @, W+ ? R/ `6 I4 l6 H% {6-10 SVM支持向量机1
" E. E; u6 z( |3 W7 C( ?6-11 SVM支持向量机2$ Z B6 k) W/ |! x
6-12 SVM小结1 f0 v1 \/ ^- m3 Y1 g
6-13 Hog特征14 S6 M3 Z. C: B5 r4 O/ Z
6-14 Hog特征2. ^* U( |) ?( ]% f
6-15 Hog特征3" M, \8 i6 [1 A9 T, {1 t0 t/ ~
6-16 Hog特征4+ m2 ?4 ?! _5 u% M) o6 b# _( }
6-17 Hog小结
0 U6 d& L/ L4 v6-18 Hog_SVM小狮子识别1
0 V' u% n% H( P6-19 Hog_SVM小狮子识别2
6 N9 g C7 J' U- B; P' z6-20 Hog_SVM小狮子识别37 O: Q. F7 }9 [: ]% g: }
6-21 Hog_SVM小狮子识别4" E2 Z2 N4 Y2 d! g* k) G: N- z. S$ S
6-22 Hog_SVM小狮子识别5! I _8 F9 G+ ]( r
6-23 机器学习小结! W g8 ^ e h" \# V ]. C! y! R
! f* m- I. X" ^! r) L9 C3 M6 \* o6 p第7章 手写数字识别
, Y7 T* o& p" M- H; w5 l( |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。
$ q* G" C7 ~, m6 o7-1 章节介绍
, \% W+ i' j% w/ u& Y. x" F7-2 样本介绍
: [% ^3 e1 _+ A: d0 y7-3 knn数字识别1
# ^* Z: l0 F R/ N) r7-4 knn数字识别2* O3 Z2 M. W9 W& Y, A. O5 j
7-5 knn数字识别33 z$ I- }1 Y, \, b6 u2 C
7-6 knn数字识别4
$ W* t ^, x# U; z8 r: Q. G7-7 knn数字识别5) l" @5 g4 ?, m7 d
7-8 knn数字识别6. G0 v$ X8 \* Z1 t" l, w
7-9 knn数字识别7/ v; l( }- g. W5 j4 @
7-10 knn数字识别8
5 y& ~( k- n! @& M; l. ^' C! v7-11 knn数字识别9
3 g# D1 [0 Q0 C. c7-12 knn数字识别10
' z8 }' L, i+ J2 G7-13 cnn实现手写数字识别1) ~1 b+ Y& ^ g/ } [8 C4 \9 P8 p
7-14 cnn实现手写数字识别2+ s9 v# ^% e* N% Z( J2 E" I6 z+ D) L
7-15 cnn实现手写数字识别3+ X L, _, @! ~; _ a4 d
7-16 cnn实现手写数字识别4: x/ ~. C8 U$ N: l0 T
7-17 cnn实现手写数字识别57 l2 Q5 J# w# m" p& j2 G
7-18 cnn实现手写数字识别6 W( K( K& E, f q( c! U; o
7-19 数字识别小结
7 a/ a5 b v; s8 x" Y; N0 g- }5 L3 p
第8章 “刷脸”识别( {. p) U0 l3 z* F5 h7 ^
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。
: { Q4 u* _3 {0 l& n8-1 章节介绍7 \4 s* g3 i/ A# Z7 ?
8-2 最简单的图片爬虫. H; }0 Y; r5 S* P9 F0 u1 v' l t
8-3 ffmpeg初识0 H8 u t/ L) {9 O8 T8 R
8-4 OpenCV预处理
- d% q! q/ t$ H8-5 神经网络训练识别1
: o0 r" y& [4 @; \$ P8-6 神经网络训练识别2
1 o. i/ f' a& U: g8-7 神经网络训练识别3
5 Y$ l& K3 w- M1 d( ]4 D9 R8-8 神经网络训练识别4
/ M# R; A( g) A& f9 E: ~8-9 本章小结
- h7 P0 Y% u3 T) j, ] W' `1 e& Y7 W8 B. [0 k X8 f0 i1 v
第9章 课程总结2 j- |- Q& m, H' O( y; k
对课程进行整体的回顾与总结; m5 a6 T4 `' S# `' s2 g7 g
9-1 课程总结6 a1 K+ }4 g; g3 u6 r
- y# D. A) m- O1 r
〖下载地址〗
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1 c) t8 M. ]& K; W* i- ?2 P2 l----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
/ C( B( ~/ h# k6 ~2 y Y2 X8 d& ^8 ~7 l+ l: A, V8 x) g
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