+ k& U6 d( f0 u2 }5 \, Q$ I$ j# Q$ {/ K& a
〖课程介绍〗
$ P7 e% B6 z- mAI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。6 ]8 d6 J% m' F4 F% j
& ?: G- T' e2 m* O; Q" t/ c/ H' _
〖课程目录〗
$ t4 Q6 B, Y0 H$ `3 p* Z+ S第1章 课程导学
4 k* y5 G3 Q1 ]+ \) S% p6 l# x7 I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
7 a9 B1 {( E' c D0 x) @1-1 计算机视觉导学
/ z0 {: N* J' u5 i- c2 E/ i6 o" j" p
$ ^4 h* S) g5 k: L第2章 计算机视觉入门! d5 { B- w" U" Q- h! u3 `! A
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。...
4 I' y2 v5 d. G" d, \2-1 本章介绍
$ n g" r8 F+ P* B: T2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
/ |' A4 Y! R4 V( W2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建' p) M4 _9 r8 H
2-4 测试案例helloWorld( w/ P. W) K6 ~* |3 X
2-5 案例1：图片的读取和展示
% T. p9 D( k) }& I/ r6 _2-6 Opencv模块组织结构
7 _; i1 P$ D. `2-7 案例2：图片写入
* l) g( y2 @6 r2-8 案例3：不同图片质量保存' q1 @7 C) w7 T6 f
2-9 像素操作基础5 n. P/ w! u/ q. u, g! @
2-10 案例4：像素读取写入' q/ n5 d- U5 T( K
2-11 tensorflow常量变量定义. [; Q6 j; l# s$ N0 J6 D5 J
2-12 tensorflow运算原理
7 L# G" [( n8 P7 y2-13 常量变量四则运算7 G+ W$ I2 b1 e5 }2 q" A( p
2-14 矩阵基础1
( ]2 T1 q. w$ D: \/ e! d2-15 矩阵基础29 j( l+ a; O* _
2-16 矩阵基础3
6 q3 Q( c& j& G; @2-17 numpy模块使用
# b% @9 t( U' u: C& I& \2 Q" H' L2-18 matplotlib模块的使用" ^4 F4 t" b, q( b) O
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1 F0 W/ S" B' J) I# p2 Y1 A
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2! L4 B, j; }1 D# p
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
6 }" \) U+ s( g O% W2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格47 A7 y9 K; d$ ]0 k
! [; ?+ Y* M$ \$ p
第3章 计算机视觉加强之几何变换
) C+ o$ N8 C4 N# ^' I' [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。" [1 B7 n, P& ^" d& M, E
3-1 本章介绍3 |: |" y6 Q" ~4 Q7 e' s9 p. z
3-2 图片缩放18 o4 q# K# ~' l: U M
3-3 图片缩放2
+ {9 {1 y3 [% y3 n5 E7 {2 T3-4 图片缩放33 w# t3 {" }+ E0 Y
3-5 图片剪切; g$ L i5 N; r7 G
3-6 图片位移18 m: C, e' Q: D+ x
3-7 图片移位2
" I$ I4 S4 U+ p9 p9 N9 ^- a( j3-8 图片移位3
8 G8 l. @- k$ o) \) F3-9 图片镜像
S# ?) e" m- |3 P! Q3-10 图片缩放% F$ }2 n( L5 F, p: F
3-11 图片仿射变换
+ D* |3 N& ~; h0 S1 H/ r- i3-12 图片旋转
) n2 n, {$ e" J% C3-13 图片几何变换小结- P; S' o q0 a& B
3 P5 q+ y [: E' d0 Z/ G. Q第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
! i- ~, }4 L$ r& o$ R$ u. Z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' c4 F3 V/ f6 Q; v' q0 R
4-1 图像特效介绍) A1 i' t3 v* i
4-2 图像灰度处理1
2 [) c4 {: x$ V, m, f: i4-3 图像灰度处理2
! B3 s2 ~% |3 h8 b4 X: f) P4-4 算法优化
+ M. H# C& J9 S" G& V9 W! {# [4-5 颜色反转/ J- R6 w8 v. s1 V( r
4-6 马赛克
3 T9 H8 y1 B( Q4-7 毛玻璃0 X1 a [9 e" M' d' Q+ M$ M! f
4-8 图片融合
4 F0 Q4 T# [& {( f( M- H4 a: y }- w, I4-9 边缘检测1* i) o! G1 j1 o/ g' M
4-10 边缘检测26 S" x' t. v1 O% ` e$ g
4-11 浮雕效果
' @0 @5 m" w i0 E4-12 颜色映射
6 Z$ e+ f" s4 t( Q2 ?/ U' y4-13 油画特效& ^* B w0 S0 w' j! ~
4-14 图像特效小结
5 A- D( ^& b* q4-15 线段绘制( a# C8 ?/ |4 w% Z3 M, U% t6 D
4-16 矩形圆形任意多边形绘制. f8 c) A9 w( r& e
4-17 文字图片绘制+ n& n z- L( P5 S
- p4 x9 a4 R# I* P( l+ Q第5章 计算机视觉加强之图像美化# J: k. s3 U0 h. Q( ?. `5 \4 Y
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。% c* Q% s/ ~, M7 a
5-1 美化效果章节介绍! e7 x) s+ g! c0 L4 ^
5-2 彩色图片直方图7 M- T/ F# L! ]* E( K0 ?; f
5-3 直方图均衡化/ o' j* i/ p3 X% Z h
5-4 图片修补
* O: \5 ]8 _' I& G0 g8 d5-5 灰度直方图源码
: ^( ` A% d9 O, j5-6 彩色直方图源码" s y/ @, G) A% d
5-7 灰度直方图均衡化
) o9 I% z% \% O# A2 @* V5-8 彩色直方图均衡化
3 U( P# K2 ]9 H- | j- r3 K- v5-9 亮度增强* N* i; ?2 F0 Q l5 [ h+ ?
5-10 磨皮美白( q! T. D4 }/ k+ A/ c/ u
5-11 高斯均值滤波9 r0 J, H; w7 R6 d5 X7 p
5-12 中值滤波
" z; s( o1 t- ]. g5-13 图像美化章节小结; P# Z3 r+ [7 i1 C4 Y5 l* Y
4 Y2 F- P6 T/ n
第6章 计算机视觉加强之机器学习) ?) ]; ^; R1 g* u$ m
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。. |9 O# R0 x5 M. ? B% w
6-1 机器学习章节介绍
; J7 w, h5 J, S5 i$ h) x6-2 视频分解图片
; W% a* f% F/ T9 b2 I6-3 图片合成视频
, y$ X+ |! ?( z( C1 w6-4 Haar特征12 E: l7 f3 `5 u# ?2 Y
6-5 Haar特征2
6 _2 Q/ y- L& n6-6 Haar特征3
* m: w& K! j8 ^+ b8 v6-7 adaboost分类器17 ?+ |* D% e& p C5 d- p
6-8 adaboost分类器2+ q6 f6 ^: ^! t& f. Y
6-9 Haar+adaboost人脸识别
% c; r( B1 P2 |5 N/ I6-10 SVM支持向量机1# K: V$ I. d: ~" P9 `
6-11 SVM支持向量机2
4 A5 ~8 a. h* @9 w+ ^6 u$ n6-12 SVM小结
; U2 `& }$ W% K4 _% b/ _/ r6-13 Hog特征1
- L7 [: [9 u. n. p' [ @( V( s4 i6-14 Hog特征2
# x2 Q, d( i0 ?( _0 C, [6-15 Hog特征3
4 L; ]4 Z3 r7 o X( l- w0 ]6-16 Hog特征4$ @$ B9 p3 v6 |. q
6-17 Hog小结7 Z/ d7 f) ~' `9 A; T; @
6-18 Hog_SVM小狮子识别12 e9 m+ u% G2 r( N. P
6-19 Hog_SVM小狮子识别2
z8 F! l# D, s' x% i+ Y6-20 Hog_SVM小狮子识别3
/ T) n+ E4 L* W8 t$ r5 N$ D6-21 Hog_SVM小狮子识别4$ h- X8 q- K: }* M1 _: V& S0 S) P
6-22 Hog_SVM小狮子识别5% g7 P7 A8 q, R- v0 T7 ~
6-23 机器学习小结
# N- ^. p9 b* x) E1 p/ y3 n* ~- ^. F# | }. Z- P' X
第7章 手写数字识别
, A7 d9 W3 n6 ~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$ p5 _, p. U" [+ S: L7-1 章节介绍6 r: O; Y/ V) e& M8 X
7-2 样本介绍
7 @ c( W0 f# f% G: f% p7-3 knn数字识别1
( ~ e. T% k3 `1 d# h+ ~7-4 knn数字识别2
! y- q) Q: R1 c o% y7-5 knn数字识别31 U0 n- S9 f; x7 [2 `
7-6 knn数字识别4
& p; E2 F. {/ c- i7 f7-7 knn数字识别59 w( P; L; \1 ]" ^' I4 z9 ]3 u
7-8 knn数字识别6
$ t q3 x* T/ r& s" B% @# ?7-9 knn数字识别79 n" r3 w* }% ]4 }+ M7 i3 F9 t+ @
7-10 knn数字识别8( S8 Y/ Q5 [1 y$ v2 Q
7-11 knn数字识别9
8 \1 H4 \) R) M6 x+ Q7-12 knn数字识别10
3 D7 o# `# E1 H) ?$ U& V7-13 cnn实现手写数字识别1! j. K u1 J, h) s9 a
7-14 cnn实现手写数字识别2: u O, e1 J$ q% e+ ?" A# w" t) O
7-15 cnn实现手写数字识别3
6 Y5 Y6 n& c7 d& N/ i7-16 cnn实现手写数字识别40 _ p# D- ^ J. U& a& l" K! t
7-17 cnn实现手写数字识别5% K7 f' j* D7 o( o0 ?
7-18 cnn实现手写数字识别6
4 R) p k! _: F E/ R7-19 数字识别小结 M8 M* C: d3 U# H3 h
0 B2 R. b. K& ^' Y' W! M第8章 “刷脸”识别1 x( s2 O v, _2 E$ L5 V
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。! T7 V3 G [& h$ L/ ^
8-1 章节介绍
1 q+ e) y1 L G# x3 ~& |8-2 最简单的图片爬虫- g: @. q" g, B" N" ]8 R, C( x
8-3 ffmpeg初识
8 D$ N8 Q: t) o, w/ F h8-4 OpenCV预处理 \3 p# J N/ K: M0 o$ K n2 U
8-5 神经网络训练识别1
/ `$ r0 g- e" x' m4 i8-6 神经网络训练识别2
( x1 L" Y- l e4 R( e2 c8-7 神经网络训练识别3
. z! |; q" U) s+ d5 ?4 e8-8 神经网络训练识别4
; T4 M+ h4 e9 C- H, ~8-9 本章小结
6 t- f3 k z6 B( g3 i2 J4 p& V! r j# x( A
第9章 课程总结/ r7 f' m( J' j2 ^$ U2 \% G5 Y
对课程进行整体的回顾与总结# u$ X0 ^$ M; V: T
9-1 课程总结* J6 c# |( N# Y) R* }! ^8 M
; o' h7 [- e: v+ }. i# ]( e〖下载地址〗/ r6 G1 J: V$ L& f& n
* O" s2 u; G# Y: j x! g
" m* S7 v, h- x, F: r
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〖下载地址失效反馈〗9 S+ p% c, \0 f7 A: {/ t
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.com4 m# j$ g7 n/ D u& }
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