. G/ X9 m- Q6 E" G% A: d) ]4 N5 X
) [% v3 |4 U5 E〖课程介绍〗
/ j. y; H+ |! K3 w" j8 C8 n, PAI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 D! x+ H( J: C
* Z' b4 n4 r7 G- W. Z+ {/ T〖课程目录〗
- z; D* |/ B: x8 G# y) Q0 y第1章 课程导学, q- e0 m' c9 |( y. j
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
4 \6 s/ g- g1 ~( F1-1 计算机视觉导学1 O' r V9 B# y8 k
3 \/ |( [1 g. R8 e" f& g; D' s
第2章 计算机视觉入门- u' g+ r5 j# e; w1 M/ W7 C( Y$ N, }
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 D4 W7 Z# L% d( M9 r2-1 本章介绍
8 T( E* I. O* ^" ?' U2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
) X% @( {4 ^, P+ X/ {2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
: R, k$ E+ H/ w5 J2 Z0 ^) D2-4 测试案例helloWorld% Y- [5 X5 t& m0 n$ P M3 c
2-5 案例1：图片的读取和展示
) L5 T. h+ d* _/ w- f2-6 Opencv模块组织结构4 N8 i8 d5 Y& V/ G1 o
2-7 案例2：图片写入$ V+ ]+ Z, W7 E# q6 W, P& w& C
2-8 案例3：不同图片质量保存
" ]: r2 s/ D6 E4 V6 I! y( C1 x2-9 像素操作基础$ B7 `% L' F2 I* S1 C p) Q
2-10 案例4：像素读取写入
4 x6 j$ R. e! m6 ~+ ?2-11 tensorflow常量变量定义
: x W, L) n$ e1 F8 t2-12 tensorflow运算原理- t2 @ B& f; c
2-13 常量变量四则运算
* {. z1 }( R: i5 p# u, G3 L2-14 矩阵基础14 F, S1 y9 d- L' q) w. K( j6 V8 o
2-15 矩阵基础20 `0 o& _+ `2 s* l
2-16 矩阵基础3
3 [- `( c! O% D8 i7 S# r2-17 numpy模块使用/ N0 R' b3 [4 F+ M8 J$ q" r* [! G9 u3 I
2-18 matplotlib模块的使用: y; s; y4 O% Y/ {
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1% q2 |0 ?1 R, v. A
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
# n8 ^( L2 M/ l8 T' ^, X* u2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3/ e* Q9 I- C u2 A* V& c2 R2 ~
2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4! W8 Q+ X: B* q
- n$ k: k, h4 G/ h
第3章 计算机视觉加强之几何变换
" Q- g5 S: |9 s' o5 N# d' Z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。7 x6 d' s9 H, t& |( y) {
3-1 本章介绍
0 P. }1 K' `2 X+ X7 i V3-2 图片缩放17 m; ~6 `' ~- ~& c$ l& a
3-3 图片缩放24 e1 z( G% w. D/ v$ b5 c1 q$ c
3-4 图片缩放30 {2 k: J0 B9 h- U. p) H$ |
3-5 图片剪切4 W3 p- C; W1 ]+ C' q/ f) Y
3-6 图片位移12 b% u9 H* Y; p! M5 z: [
3-7 图片移位2* Z; u3 E* n8 Z$ n% g0 I
3-8 图片移位3
" I: q5 K) R0 N2 u6 Q/ L- C3-9 图片镜像+ u: a. T0 `# s Q6 @) N
3-10 图片缩放
8 X6 H- @* f; h- U5 J4 I3-11 图片仿射变换
7 D3 q! R# B7 y3-12 图片旋转6 y, l+ I9 C& M& F2 |7 `- L# I4 ^* O
3-13 图片几何变换小结7 c, c7 Y& Q+ U
; m: \ G, Y* e0 H; f9 q ?* \
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
% f0 ]0 {6 ^& ~9 N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$ p3 I0 |. g: j6 ^, F
4-1 图像特效介绍6 q2 X h- h6 G/ n+ A. M/ e
4-2 图像灰度处理1
3 z8 u; `$ N8 f; p7 G4-3 图像灰度处理2& W) U0 M% r0 n9 w- {
4-4 算法优化
7 F2 R7 }+ z, n/ R, A; @4-5 颜色反转# J$ I2 N. d; A h
4-6 马赛克
' ]4 B" a3 n4 [4-7 毛玻璃
. ?8 Z) g! M6 D: l. R/ S4-8 图片融合% \. e1 s5 g$ k; M
4-9 边缘检测1% U0 S5 K0 R% L/ ^
4-10 边缘检测2) q; Q- H4 g D: \4 X
4-11 浮雕效果
# L. L6 w' g P8 p. I9 O4-12 颜色映射
$ |( K/ j* D& ]$ K! k* `% R. ^# d" K4-13 油画特效
# o$ X5 e& h" s! `1 X0 s/ w* \) Q4-14 图像特效小结
0 d N0 j5 B' l. m4-15 线段绘制
* c) [/ A3 E+ F7 q& M0 Y! ]4-16 矩形圆形任意多边形绘制9 @$ M; l; C& S( z6 ?9 S- g8 J
4-17 文字图片绘制4 z: U8 p! w8 l0 U1 Z/ q9 s$ {
& X5 G& r% D; C$ O, x8 a0 L/ j第5章 计算机视觉加强之图像美化5 |7 C8 J! H: h4 J8 s
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。$ I/ N& Y- _+ L5 ?( m8 b( E
5-1 美化效果章节介绍. V5 @% n3 t! o( a& t: {
5-2 彩色图片直方图
* d* i) a3 G% @" P- \5-3 直方图均衡化
5 D5 |" o+ V2 u" E+ g5-4 图片修补) d' |( y) y0 j/ p9 l2 w# N
5-5 灰度直方图源码" n* x# v& V% D+ s' E; w" P* b2 V; w
5-6 彩色直方图源码
+ P( B8 L8 q; \5-7 灰度直方图均衡化
m3 ~5 S% v$ @) O: n1 A5-8 彩色直方图均衡化
5 J2 t: w; }. M/ ?! [0 ]5-9 亮度增强6 X7 y7 w% d) L+ H* S) {5 C
5-10 磨皮美白
, i! @5 I' ], O2 S; a: J5-11 高斯均值滤波
& X4 L) m0 M! B6 i5-12 中值滤波" ]* u) d( u, U7 R d+ K
5-13 图像美化章节小结# R& \4 _4 u) y4 z% R: G
2 X9 y" B5 `; C: R. N
第6章 计算机视觉加强之机器学习& Q) L( v" p5 O0 A
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 O' s/ x1 o9 m' W
6-1 机器学习章节介绍6 ?2 D+ Z: a: ^
6-2 视频分解图片0 f4 K. x# U! F2 p, K: M
6-3 图片合成视频8 @8 h0 X, [6 v* Z i
6-4 Haar特征11 Q3 }( z& s: F. |$ v2 U$ ?
6-5 Haar特征2
* G C' X) h5 V/ M/ s6-6 Haar特征3
4 @, ]. Y6 ]4 \6 ^% _6-7 adaboost分类器1
" ^' }" S9 p8 Y0 Y7 U' j5 d6-8 adaboost分类器25 Z/ s& C7 w7 l! y2 r3 f6 I
6-9 Haar+adaboost人脸识别* T" b# S7 C- X% b( v' w x
6-10 SVM支持向量机1
& b0 H0 E$ B; @& w' v6-11 SVM支持向量机2
/ D9 l/ a/ o, i4 [# W6-12 SVM小结. g& P Q; p- g# \2 h- }) q: _+ x
6-13 Hog特征1
- C" C! A( S% M; n5 k6-14 Hog特征2& L, K% ]8 {, D8 x6 _$ o1 V6 w
6-15 Hog特征3
' A/ ]5 Y; l/ o6 ^; o6-16 Hog特征4) W' x: k" g1 R7 W/ e1 B0 e
6-17 Hog小结: n$ [# L* n* K
6-18 Hog_SVM小狮子识别1" O) D f, S, S; d( A
6-19 Hog_SVM小狮子识别2) _5 R% R+ _- \
6-20 Hog_SVM小狮子识别3: Z* g$ s3 K* u/ j; m, ~
6-21 Hog_SVM小狮子识别4
3 h/ c5 f3 p! A4 U6-22 Hog_SVM小狮子识别5. z* E8 R) h7 T* _0 [
6-23 机器学习小结
/ h$ Q3 B9 Y) c+ ]9 @1 e8 t z( P, k1 a& Q1 X9 u
第7章 手写数字识别
- V7 J9 t& H! {( p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。& [ x! C' G0 P+ i9 s0 y* s
7-1 章节介绍6 q' V! }1 x# ?7 r
7-2 样本介绍/ M, c& ]- r$ _! B4 f4 ]0 U
7-3 knn数字识别15 `. C1 U, W2 R# @ i+ c9 [2 ]# o
7-4 knn数字识别2
& ]/ C1 y) Y+ H7-5 knn数字识别3
; w$ x6 P$ l$ i" [7 Q/ H% E* x i7-6 knn数字识别4
6 D9 ]% j6 T5 p- R( `7-7 knn数字识别5 j: r8 r0 l$ A
7-8 knn数字识别6; M4 l$ i( \8 F! V: L
7-9 knn数字识别7
* c! g8 I( h, z/ l7-10 knn数字识别8
! Z, i0 r9 v$ T0 @* K" S3 K7-11 knn数字识别9
3 t& |% _7 R2 _' a! K3 o7-12 knn数字识别10
* o5 ~8 U0 [2 b; o% ~: T7-13 cnn实现手写数字识别1- @, F( F( Q% w+ G4 |2 P
7-14 cnn实现手写数字识别22 Y( L; c0 X" y
7-15 cnn实现手写数字识别3
& L( O0 e# Q8 q5 P5 V* ]7-16 cnn实现手写数字识别4
4 r7 @5 b+ Y" n f7 R* {( i7-17 cnn实现手写数字识别5 \! _5 ]5 a( j4 x9 S5 m' V1 H
7-18 cnn实现手写数字识别6$ `3 q6 H7 F7 x0 T, }5 [4 z
7-19 数字识别小结, x; r" ] J( v5 g( U
9 E8 a3 M; y4 M& W
第8章 “刷脸”识别
5 P, ?; W5 A9 `3 X' D; N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。. s/ _; T8 @: D0 a4 z
8-1 章节介绍
1 a9 S$ k/ W5 t8-2 最简单的图片爬虫) V7 S3 j$ Q4 C" t) N9 Y' \
8-3 ffmpeg初识
1 t1 x1 G% J5 a5 v8-4 OpenCV预处理4 Y7 G: x" h( e! r
8-5 神经网络训练识别1/ T& q( ^: q" @" z; K8 t- b
8-6 神经网络训练识别2& D# p) o- a+ e
8-7 神经网络训练识别3
* P" l1 \% R( L; @! \8-8 神经网络训练识别4
% F x5 J5 Z3 y& D. {) f8-9 本章小结
4 A! y) ?8 R" x% Q/ G* i, k; J( Q) ?% Y
第9章 课程总结, i1 o) M- U" G" x6 Y
对课程进行整体的回顾与总结9 ?% H0 A2 `9 K8 T. [ C
9-1 课程总结) B) {9 T# p% N8 b3 C% v+ l
% u9 W& y8 ^0 K) b; V# O3 _〖下载地址〗% m& N9 l1 y& m: a3 [, m0 M6 @
1 P6 Q2 P5 t) {4 C9 C7 Y u( T( e( a: ~5 B5 I
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6 v8 @" F: \* {
% I8 D7 n/ o& U. ^〖下载地址失效反馈〗7 f$ r# {; t: U3 g+ L, z6 ?
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