" {% F+ H& C4 ?2 Z
- z3 s$ g1 O; q3 o. ?; {: i% v1 L. A〖课程介绍〗
1 X0 {& V- X# O4 _5 AAI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。
. ]4 _' f# m9 [! c7 f) O% D, P% a6 ^1 h$ W: p' w
〖课程目录〗3 X& ?, _1 X- T1 Z( C! R) f& r
第1章 课程导学. P4 ]$ z1 M m, h' w$ \
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
) f% J" V2 J0 c; S7 W1 ~1-1 计算机视觉导学
$ o6 P& I5 J* R& V6 I9 L# ^1 e7 a
# X+ {7 S* Z9 d N K- S第2章 计算机视觉入门
, Q" O( ]& f n* G0 i! f. V, r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。...
1 J% H" w) e% ?0 L: c9 O2 M2-1 本章介绍/ T- p* L5 }5 n1 c1 _ B
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建8 Z- q8 J, i' t. Q7 h9 ?, w% k
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
+ [. {0 R2 r' O4 R& `0 x2-4 测试案例helloWorld
: ]+ u5 N; X/ \! G) k$ ^2-5 案例1：图片的读取和展示
, X' g' @; N4 q* o2-6 Opencv模块组织结构6 P2 ~+ @, C Z& Q
2-7 案例2：图片写入/ K7 I: @0 d0 Z6 i/ Y5 K
2-8 案例3：不同图片质量保存; R- ]3 I/ E. ]" l
2-9 像素操作基础; K/ K3 q5 U, n: w# }) n9 K
2-10 案例4：像素读取写入# i: O! s e" }* ?2 x( }1 g
2-11 tensorflow常量变量定义7 F( v/ E& X( Y5 h0 a
2-12 tensorflow运算原理4 e$ _1 g2 U* x i
2-13 常量变量四则运算
: }6 Z* A1 g4 K2-14 矩阵基础14 m* M$ k8 i0 X' c F8 U0 A
2-15 矩阵基础2) L( Y! g1 F4 n9 w$ H7 ]! B+ w% {) h
2-16 矩阵基础3" T3 T/ D D y% u! s# Z
2-17 numpy模块使用( d. }1 b, t9 g, C9 s* F
2-18 matplotlib模块的使用
7 s$ E5 e6 v: |) Z' c! N- x2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
5 O! x1 Z' _0 c' `- k" T0 ], t2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
. m* N1 }/ c) ~" y9 i( d1 L2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
u/ H+ i$ C, M" |/ I2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4) }% f1 X5 X) B8 B) w
+ @0 i. s! r' ]$ q第3章 计算机视觉加强之几何变换
, G& M. ?0 G% ?9 G! z4 C5 V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。) L$ n+ A& K7 e" E" ~2 I' O
3-1 本章介绍
3 i0 q+ P" e& ]/ a: C3-2 图片缩放1
6 K; x/ [1 f4 {3 \3-3 图片缩放2
$ p& N4 B( M5 P* h3-4 图片缩放3
% S( w; ?1 L% y) {3-5 图片剪切! r" ]$ E9 U7 A8 `+ S( g+ q
3-6 图片位移1- u6 W. K' m* r1 x
3-7 图片移位2 \3 i; f4 Y6 p6 Q% K3 m& `
3-8 图片移位3
5 K0 K! h* ~: u b" ^. _3-9 图片镜像3 I0 a# w2 y+ ?4 `( ]. H5 N
3-10 图片缩放
( ^; Q T1 s8 h, J" B" T* a3-11 图片仿射变换9 E R6 _3 R7 R: m( A
3-12 图片旋转, k, z. p+ }$ R2 d
3-13 图片几何变换小结6 q9 w# F+ E/ x5 F# }6 D
M/ k+ X* Q0 m5 ^6 Z" t- A第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制* W! v6 g: q3 l5 l. R( v& g
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
1 H* L& R' Y4 M/ w1 R# s9 D4-1 图像特效介绍* e* L" \% F* n8 U u2 b( [( [: u. D$ B
4-2 图像灰度处理1
3 Q) D( h2 E5 p" b% R: q4-3 图像灰度处理2
+ G5 J+ F9 i1 |; p5 D* e4-4 算法优化
+ [5 ?8 c( L$ n( w7 ?0 U4-5 颜色反转
* ]3 ~$ Z; T: y7 U/ y/ B' ]( r% F5 ?4-6 马赛克4 a# x4 u) x% R9 A- ?7 S9 r. Y
4-7 毛玻璃+ F) [1 ]: ~- J
4-8 图片融合5 |1 s) ~4 d) P2 ?2 l
4-9 边缘检测1/ f7 u( O: F* I' c8 w
4-10 边缘检测2
: ^. E. h, x# ?! {+ J4-11 浮雕效果
) |# E2 U: H% V) C4-12 颜色映射; h( L; e( L' d2 q0 w
4-13 油画特效. A3 y% g, R: D6 _& p8 B/ ^1 t
4-14 图像特效小结$ \( a! W! p3 o K; I/ S6 {0 X8 X
4-15 线段绘制# c0 N1 o* a5 o0 z# i
4-16 矩形圆形任意多边形绘制) h F- T; d6 T- i
4-17 文字图片绘制0 Z8 c4 M$ H9 M. C; Q0 C+ z+ w
( f% T( c0 ^7 }第5章 计算机视觉加强之图像美化1 I! p1 j- W, J/ j% Z
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。
' }( ^ o1 w& J+ N9 X- d- K5-1 美化效果章节介绍% W- X2 F) z/ e# Z, P3 l9 W) \
5-2 彩色图片直方图
. ?5 Z4 f( u( ^ O+ ]1 D! l$ o- l5-3 直方图均衡化
" g8 v! s. d' F- s, M- R, v5-4 图片修补
2 N' q( }4 L8 O. B* P5-5 灰度直方图源码
1 U6 i& D3 z/ B& r( T( W9 b5-6 彩色直方图源码+ a' L4 a% z; Z% {! C o* p
5-7 灰度直方图均衡化
6 P" j" v4 y) x4 ^& I( z5-8 彩色直方图均衡化, P% ~* q* C Z5 P9 L
5-9 亮度增强
9 ]1 O% X- y1 O0 x V5-10 磨皮美白
M* _6 W: ?! S1 {1 d" w, k5-11 高斯均值滤波0 ~$ K( J% [$ R' C. p; E% G
5-12 中值滤波3 j$ l7 t( Y3 w- B3 r+ P
5-13 图像美化章节小结: n$ ]- D$ D8 F1 ]- R6 o
% E p7 \* r2 f# |: g4 P
第6章 计算机视觉加强之机器学习' z( Q* a7 Y9 C( S. ^( h' ^
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。& c- Y* |5 D+ P2 [+ [
6-1 机器学习章节介绍
' I3 M6 q, ?$ C q, u' _6-2 视频分解图片
- w# f1 w+ a7 _$ J4 i0 J6-3 图片合成视频& a& }/ M6 N0 o5 [. w. Q
6-4 Haar特征1
$ w% ~" g# ^6 G9 y# S/ v- k6-5 Haar特征2
) N4 o% Z" `, W6-6 Haar特征3
) \ R/ d) ` z( S2 z6-7 adaboost分类器1
+ [9 E: Z: S) A6-8 adaboost分类器2
8 r. \& U& t" h9 E* ^+ d. R& h6-9 Haar+adaboost人脸识别
/ P W; G6 r$ v/ E s |, l3 S6-10 SVM支持向量机1
: k$ M3 i& F( n6-11 SVM支持向量机2; B& @6 Z# I) x& ` ~. Z6 S6 }7 r
6-12 SVM小结
. Y# Z3 P1 F M' l6 F% I6-13 Hog特征1
; ?4 p4 p2 m& F$ T: w7 e& Y. s6-14 Hog特征2
2 s) R. M9 c7 u2 @: @3 f( V6 y6-15 Hog特征3
4 N5 W( { Y) y- j* _+ W5 u6-16 Hog特征48 E# J; p1 k4 A8 X( W. y( \
6-17 Hog小结" U7 R* y" M3 y
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
# `2 O# s" U4 y5 x+ S6-19 Hog_SVM小狮子识别2
" B {- n( H! e/ L2 r9 f) d6-20 Hog_SVM小狮子识别35 }3 o3 H: P% F/ Z% P2 Z$ b0 X
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
" F" N& E3 V+ m; g" k* b6-22 Hog_SVM小狮子识别5. @" m( {4 O: }% e: H- ~
6-23 机器学习小结
+ \, }, R' z K, s+ R' {# y+ g6 b8 b* I+ U
第7章 手写数字识别 B1 c6 z4 v/ ^1 e% p( C
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。
9 Y/ K" W! y% i: M; }6 f7-1 章节介绍
' M5 `. @3 m* `6 p1 [" B1 A1 e( s. W7-2 样本介绍
+ t* D! r4 J4 x) C8 Z7-3 knn数字识别1
9 v8 E `! o! y) g0 E, N7 M" [7-4 knn数字识别2
. t0 ^& Z0 {" _: a7-5 knn数字识别3
& Q6 [( a: e' k7-6 knn数字识别4- b" S* u4 M1 K
7-7 knn数字识别5/ @! ^' G) Y' @/ [
7-8 knn数字识别6
& }( k9 G5 t5 {0 }2 O6 C7-9 knn数字识别75 k$ O8 y5 G: {) |6 M
7-10 knn数字识别82 P! W5 Y7 { W& e5 M+ c7 y
7-11 knn数字识别9
7 U' F6 \ D" C- X5 B; S0 Q5 a7-12 knn数字识别10
9 w- l/ X6 K/ O1 ?& ^3 O/ ?8 ?, t7-13 cnn实现手写数字识别1
9 o# a6 D/ Q" U0 ^5 A6 Z5 t8 E3 o7-14 cnn实现手写数字识别2
9 p- ]& V! ?8 @" O: D$ z7-15 cnn实现手写数字识别3
1 k( N6 D \3 J) H+ f7 q, P7-16 cnn实现手写数字识别4
/ p/ _% F5 x. e, {6 X+ n4 I7-17 cnn实现手写数字识别5; r7 D1 [" D, K
7-18 cnn实现手写数字识别63 Q- N. i e. {1 x/ a
7-19 数字识别小结
2 N. @ f$ O2 X! f; f+ F5 D
% t8 A1 i3 o! n; ?1 P1 ~8 i第8章 “刷脸”识别* G0 O; N e& v/ R+ z
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。9 U1 s% W! g2 l& G# v% D
8-1 章节介绍
$ {. i0 T7 o+ h7 ^; ]- d$ Y8-2 最简单的图片爬虫. g) o C0 Z# v0 n, Y) x
8-3 ffmpeg初识+ S0 w8 F, `; u0 |1 J+ ?" L
8-4 OpenCV预处理/ Y" k: r7 Q# {0 L5 [1 Z1 s
8-5 神经网络训练识别1- y* c" j& C: x7 u. c* }
8-6 神经网络训练识别2, Z: j+ m; b9 o3 y8 h2 R
8-7 神经网络训练识别3, h4 ^8 a) H, `7 e
8-8 神经网络训练识别4
1 P' {3 u. }% M' P. S! P8-9 本章小结
/ X1 j! M3 y$ h ~7 k5 H6 N" |1 @- Y
( s. _) D1 F8 m3 ~: f第9章 课程总结
4 p6 f/ h: r5 H0 z对课程进行整体的回顾与总结
1 s" e# q; Z3 [ f% }0 Z9-1 课程总结% a H, ?2 X* k3 O' W! {6 s
/ f1 q0 i: K# X〖下载地址〗
, i3 i: k) P7 b5 v1 u5 P$ F; Y6 v' d3 x, f+ T* s
. ~( f" ~8 T* [- q/ z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------3 t- T! R0 Z* {6 O, } t' P& q
( L! x4 t; M! N: k1 W) p〖下载地址失效反馈〗! N8 ?! \ }. E8 A' \' f
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.com, R8 D! D8 d' B+ {
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3 D- F& P* W8 ]7 x9 L+ T- B+ P2 f
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