: `7 f! }. C: d6 ^% T
6 Z- W" G# t( d0 X2 ]+ ?" k% p2 o. r/ s〖课程介绍〗& O i: Q: b p) i
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。
, R' @2 j7 f4 U" v- s- X" u5 t" V( b+ B* A/ C
〖课程目录〗
% e2 M4 B: c% P- A0 n第1章 课程导学5 p6 i; l9 b8 l6 `
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" u8 |# Q a. }4 ?% B Z
1-1 计算机视觉导学 T' X! k/ q, r* t. [( c3 T
8 V1 W7 d+ |$ w7 Q: w; m4 G- T第2章 计算机视觉入门- R3 {) M$ T& g- e% ^
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 Z0 Z0 Y6 f( H4 ]1 A9 [- a2-1 本章介绍
5 b5 p+ }5 R& q# w0 L( M. b2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建. u5 i9 X3 g1 e5 W7 I) d% }
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
3 i9 K5 A: c8 d9 ?' \2 X, r5 j2-4 测试案例helloWorld
3 I' H" M. B. R6 u2-5 案例1：图片的读取和展示
9 R1 e: o$ V6 O6 }; G2-6 Opencv模块组织结构
# ?+ y% p' @$ v+ P( g& D( P0 t2-7 案例2：图片写入
6 t9 x; Q+ v- T* z2-8 案例3：不同图片质量保存- Q' A7 I v: C3 Y
2-9 像素操作基础6 N7 U, X; y) B4 j, ~
2-10 案例4：像素读取写入 ^* `2 s: C, a6 x$ E% H6 q" G0 ^7 Y
2-11 tensorflow常量变量定义3 e' \# b3 o, g! X! p/ P D2 F
2-12 tensorflow运算原理# {5 t& y. r) u( y
2-13 常量变量四则运算
* W( Y6 |. T/ x5 i9 k* H% e2-14 矩阵基础1
4 y. ?. y: @ f/ L2-15 矩阵基础2
" h6 J. M* x/ k& Z" q, z! c0 v2-16 矩阵基础3- R) @( W& i9 |8 F$ G
2-17 numpy模块使用
3 V/ e( f. I# v- C5 h" L2-18 matplotlib模块的使用" l0 v8 L& ?0 i O2 I& S) l0 u
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
( X: W2 H& V' P6 F4 f2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
6 Y; J8 T4 q: @0 Y2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
; G1 q$ q' l2 k% p6 d2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4
: i0 f4 K- I& K ^7 w# u& x, }, g1 B7 q3 p
第3章 计算机视觉加强之几何变换7 ], \5 K+ O7 _. w! A
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。
+ i" x0 _7 K9 n( B* s! h3-1 本章介绍
7 L2 a% v) N: f5 G1 M* ~" O3-2 图片缩放1
/ D2 ?" P) v+ ?* Z+ f3-3 图片缩放2
) l9 j9 E$ A y R3-4 图片缩放3" T0 F0 s7 B J3 s# I
3-5 图片剪切6 z( {6 w; P L6 L* o$ l
3-6 图片位移1( G, O9 L- R* a0 c# B% w/ T
3-7 图片移位2: Q. Z$ A6 m0 q* `/ j
3-8 图片移位3
* L) v* o5 r+ i5 P3-9 图片镜像
" [9 d, P ?3 n" c: F3-10 图片缩放9 x1 S) l6 F P. W( ^$ L
3-11 图片仿射变换
- n+ ?' d# o3 _9 ]* g3-12 图片旋转# E. r, c0 \5 g( W9 Z! t4 f
3-13 图片几何变换小结
& ~7 S0 ~# D. |( L* S8 e) l7 F% v
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
7 O& B. ~+ l" w" h5 I) a8 N) p' V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 S! Z+ j, Z
4-1 图像特效介绍
" u0 r7 d( h- J5 c9 r4 d4-2 图像灰度处理1
& ^' J1 O0 y& ?& ^& p( \4-3 图像灰度处理2
0 f3 I# x* W8 F8 w9 _) X4-4 算法优化* n) z* ~, K) B: P" l2 E4 v
4-5 颜色反转0 q7 E/ T! ~- F& A2 Z+ G$ Q
4-6 马赛克
4 o6 z- L9 K) b! E: I4 m4-7 毛玻璃% f% A) I2 t/ L, V3 Z9 s5 H" p
4-8 图片融合
- a+ I0 b8 Q2 w3 N/ ^- R4-9 边缘检测1
! w6 N7 G! f: m( q2 X0 N) X4-10 边缘检测2
+ S; R4 X M8 M4-11 浮雕效果7 I: [4 h5 T' x! U9 b+ Y1 Y$ k
4-12 颜色映射
& j: L0 L: D2 @/ h1 d4-13 油画特效
' e) ~5 z) Q4 c) a( u( w4 m: }/ G4-14 图像特效小结
7 q8 ]6 v* @, ?" @- ~4-15 线段绘制
3 Q* d" j+ I' ]+ n5 \ B- I% F9 v% f4-16 矩形圆形任意多边形绘制
- J, O) {( I5 A8 G, P4-17 文字图片绘制' E3 z/ S' P2 w. B0 Q$ ^
6 x% l6 {" P( m/ q, \ ^* z) A
第5章 计算机视觉加强之图像美化
8 |2 O2 A+ W3 U# c3 k6 N& F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。
3 `/ f# p: X0 o9 A2 K5-1 美化效果章节介绍
( a4 e& w7 l d7 U' K9 h2 D5-2 彩色图片直方图 b2 J# k# `& t4 Z2 e: |9 ]3 k
5-3 直方图均衡化5 v: K' [$ y- [
5-4 图片修补
" ]: R4 ]7 j* k. D2 C5-5 灰度直方图源码
( z' d. n$ r2 e8 k0 f5-6 彩色直方图源码
2 {# r& Y7 W. M- x [5-7 灰度直方图均衡化2 F& X0 U I& S$ `
5-8 彩色直方图均衡化4 `5 \8 z2 x6 z1 v1 N! O% v
5-9 亮度增强
/ w* y! G; V* d: P3 ?5-10 磨皮美白
6 T! X H: n, G% H% Q2 S' |5-11 高斯均值滤波$ k5 T- M: i3 n. B
5-12 中值滤波2 L* {6 K x, r* o$ v
5-13 图像美化章节小结
5 t4 Z4 A U3 l' L- h. C: e( R! r
第6章 计算机视觉加强之机器学习
$ D2 p5 z) A4 \) }& Y0 z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。
! M D& A9 I7 y3 [5 d+ m5 _; ?6-1 机器学习章节介绍
3 \$ a# Y$ S2 B" E n6-2 视频分解图片% N5 Y' z( g) D J8 E5 W
6-3 图片合成视频
, z2 t L y. {6 P4 j- F3 W1 t! d6-4 Haar特征1
5 k0 m9 s; H$ t( ^9 o0 ~, r& a6-5 Haar特征2
# g* P8 D- T+ q- i6-6 Haar特征3
! }$ o; Q# n& a, p6-7 adaboost分类器1
; l3 I. |% v( a% i/ }6-8 adaboost分类器27 f4 i% r/ q/ @: r+ m
6-9 Haar+adaboost人脸识别
7 k/ Y. j$ @5 x4 ]& R' h6-10 SVM支持向量机17 ?+ ]$ _ g7 N1 q9 b0 |7 I
6-11 SVM支持向量机2" x; A+ \/ `6 K" b& k) A; a2 k! C
6-12 SVM小结
# \3 b5 l. t/ V2 k y9 B6-13 Hog特征1
3 G' @( r. ~) r' g# ~( Q g6-14 Hog特征2
, T6 L% e# |' ^, p2 m# p/ a6-15 Hog特征3( L, D; ^0 {- f, G" B# S
6-16 Hog特征4) [+ Q7 @+ ^3 w5 n; c, L
6-17 Hog小结
. q( N0 O( a% G O8 I- a6-18 Hog_SVM小狮子识别1
/ z* Y$ E; |3 F) `6-19 Hog_SVM小狮子识别2+ A2 K/ u( |: x9 r T/ n& S2 m
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
) L; z/ R% q5 T+ J7 x6-21 Hog_SVM小狮子识别42 M9 g+ F2 K( p/ z
6-22 Hog_SVM小狮子识别53 i% y* {/ z$ k+ P% p. {
6-23 机器学习小结* y$ q8 T% `6 |/ R0 j5 U. I5 m7 q% {
8 @0 z% v3 H' b2 B第7章 手写数字识别
5 {5 n) I3 X2 C- i" u' i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。
+ C5 {; c+ S3 h8 o# C1 D7-1 章节介绍* h: j5 u: Q/ ?! X
7-2 样本介绍
6 f u- j& N1 P9 r9 \3 w7-3 knn数字识别1
0 g- }# I+ k3 V6 E$ E7-4 knn数字识别2
. ^' E5 c6 g. U- c( b6 A7-5 knn数字识别3' D, m& |+ W& b- y
7-6 knn数字识别4# w. H6 k7 v2 `
7-7 knn数字识别5+ F H8 a' s8 i
7-8 knn数字识别6
$ k8 O3 i2 }8 r1 G$ T, p7-9 knn数字识别7$ \# e7 i/ J/ I! c6 s) S5 k
7-10 knn数字识别83 v+ H/ T! e- z! ?8 i
7-11 knn数字识别9& G9 b6 V( ~" z/ d* t
7-12 knn数字识别10
0 o! O' G0 R6 q$ H1 G6 f7-13 cnn实现手写数字识别14 W# M) p h# s: d
7-14 cnn实现手写数字识别22 e& X* G# Q" i8 s9 c
7-15 cnn实现手写数字识别37 U9 M* I' {/ U$ P) p" c
7-16 cnn实现手写数字识别41 k D0 T* y5 u7 A. T5 \
7-17 cnn实现手写数字识别5& f! c4 r% R, ?9 m8 d
7-18 cnn实现手写数字识别6
' k# E8 e# A9 z4 A4 \) a8 S7-19 数字识别小结
+ l! G" F6 K( T# O: H& ]1 ~2 ]2 t; \' l) Y" Y: l2 f
第8章 “刷脸”识别- b" d5 v3 p. g% c5 W* |$ m
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。5 Y7 I6 F5 l$ F. T2 H1 j
8-1 章节介绍
: W0 ]5 }+ h5 ]3 e8-2 最简单的图片爬虫
* X) l) t0 Y8 R& F& d8-3 ffmpeg初识% b- H" |* t& E2 `% m$ p
8-4 OpenCV预处理. r) o, W( D* l3 u
8-5 神经网络训练识别11 m! N7 K+ J1 l+ m, R3 n
8-6 神经网络训练识别2
5 { K7 d& W, \+ b1 S5 F$ N' q8-7 神经网络训练识别3
4 L) v9 l7 f. B5 V5 u: |! r8-8 神经网络训练识别4
/ Z8 H0 j, \3 F8-9 本章小结/ F, R4 w" s( P0 R
- Z3 I2 i* ^ K3 P第9章 课程总结5 b! H. n* j+ C0 T) D4 X7 R4 B
对课程进行整体的回顾与总结
+ v1 M9 j l+ p8 n( p9-1 课程总结
2 g; h+ _ } d/ ^# b# A# p1 Y) W2 F0 c! H3 q0 ?
〖下载地址〗, S7 S4 E1 E% V6 K5 x5 j9 r
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1 a$ o( @% g3 n; ^) f1 r% T Z8 |. Z. F) f4 s. t
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