- C/ K+ n( s6 |! k
" p: Z# u, r4 l# D, V" p〖课程介绍〗
( a, B8 y0 I0 ?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。
4 z' v+ L. C. c2 }3 L8 s4 F3 F) |' I1 P* d5 t+ ^6 |
〖课程目录〗/ m' r/ {% ~% ?: L6 Z/ G
第1章 课程导学9 m9 Z& S6 T( `2 \& p) 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
6 ^" y8 y4 u! z' ^/ F L2 Z) d1-1 计算机视觉导学" v' t" |% B5 z# B
* C* d( J. u5 \- w, V第2章 计算机视觉入门- k" N3 _0 Z$ J/ D6 n6 H
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。...& c9 a1 }$ g; V: m$ Q
2-1 本章介绍1 L6 c' e# ]0 w; d
2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建2 b% g; I/ C! E$ \6 R" S3 G n
2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建- Z. f% s3 P+ v9 ]2 J; Q5 B3 v
2-4 测试案例helloWorld
* K5 O3 A& W$ y ?7 R3 p& m2-5 案例1：图片的读取和展示8 P1 n9 V3 d1 E8 e
2-6 Opencv模块组织结构, A3 p1 M/ x8 O! K7 X6 V
2-7 案例2：图片写入7 n+ a, A8 p* g/ ~: S
2-8 案例3：不同图片质量保存3 n$ h ~8 l& G! Q S9 s
2-9 像素操作基础4 T; C4 r* m' n) }9 c% c. g
2-10 案例4：像素读取写入
F& u( W. N% L1 N, r2-11 tensorflow常量变量定义
. r& {5 |- m, `0 C/ @2-12 tensorflow运算原理4 v2 q$ J* I: N
2-13 常量变量四则运算$ y5 A- ^4 e* x( x! W& _
2-14 矩阵基础1
% F4 Q- H# B$ e% X2-15 矩阵基础2
) F4 T6 F6 k+ ^3 c0 @; ?5 q2-16 矩阵基础3, [/ G; R' \' a( u9 T$ J. h
2-17 numpy模块使用
3 D7 Z+ R: T* h2-18 matplotlib模块的使用
0 y8 o+ R7 [7 Y8 x4 c2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1" C. K5 [: @5 o' r5 o0 f& ]$ d
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2
( {( d1 l0 f; R2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
9 S0 C* ?, V: F( N7 @5 t W2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4# w. O' j+ }% e2 }
3 V: |1 n9 c$ W/ L- n) `1 A3 R第3章 计算机视觉加强之几何变换
3 o% @0 Q" M2 Y2 ^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。$ Z- Z7 h/ @1 J7 N+ [3 q
3-1 本章介绍
7 F( X5 s# P' G4 X3-2 图片缩放15 ]1 n* @" z" M" |
3-3 图片缩放2
. x. O3 V; O' i5 ~3-4 图片缩放34 c8 b* N5 H! E: n0 @) z% J
3-5 图片剪切! J$ t8 y( e- M
3-6 图片位移1
2 \* g! h z0 Q& s0 S3-7 图片移位2* c, ^- L. t8 q' L1 g! y
3-8 图片移位3
# ^2 M& ^" Y8 S9 i3-9 图片镜像
% G& `/ H+ O; J' M* R: E$ V3-10 图片缩放
/ b! d6 b0 J) a3-11 图片仿射变换% @8 j0 K- G" Z j p% x6 h
3-12 图片旋转: f0 F3 e: m2 M* F
3-13 图片几何变换小结
9 z Y$ C9 X+ \7 s2 Q' Z, w) p
' U1 V, a! Q! z) S" p第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
3 x8 l8 t" Y6 J. ], o, E( D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9 [( r9 E& O$ U
4-1 图像特效介绍8 Z9 m0 d n$ x) Y
4-2 图像灰度处理1
( U+ b* b! ?1 H4 b; m6 E8 q4-3 图像灰度处理25 F* ^8 i; Z7 c S7 l9 I
4-4 算法优化7 t# A2 K5 O% s# H
4-5 颜色反转
( }3 h* Q! d1 X; o: _7 C4-6 马赛克
0 V6 K z* _" S4 a1 {4-7 毛玻璃
# c6 @& n7 S4 F0 g4-8 图片融合, [* m' U1 M$ ]6 U j. E+ |
4-9 边缘检测1) @; V) V. [+ _ f3 ~7 V
4-10 边缘检测2
. f, z, _: U% D4 _4-11 浮雕效果# `% V9 {! T2 N4 J/ B0 k, q5 F
4-12 颜色映射; d7 |+ A( c: `2 ]4 e5 B! G. U
4-13 油画特效
) s0 S5 p! _; g% ~) P: {3 \4-14 图像特效小结2 J( G6 E" r3 t- a9 U4 n1 a4 t
4-15 线段绘制
+ F. _9 X0 W' g! {* b0 k4-16 矩形圆形任意多边形绘制
" {1 Z& {+ J* Y* K7 M4-17 文字图片绘制
* k# A5 S! _: {( D" X
2 l7 U% W8 X5 {5 t* p' ?( N. Q第5章 计算机视觉加强之图像美化
7 G/ _3 g* x: e/ [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。
$ j7 G% k1 A Q4 Y( w6 x% O5-1 美化效果章节介绍
& l% @( X4 r/ X1 D) r `0 N9 C5-2 彩色图片直方图
+ f3 y' u; d8 A5-3 直方图均衡化4 `; f. A, d' J: n7 d4 ?3 o4 A
5-4 图片修补2 N- W. h5 c* P j. m! Y
5-5 灰度直方图源码3 T( G: W0 J) T
5-6 彩色直方图源码* c. F9 Q% Y; K/ S
5-7 灰度直方图均衡化
1 y% c% Z% |% o/ V" ^! d/ y5-8 彩色直方图均衡化5 l9 w6 B" N: T0 H1 o
5-9 亮度增强" c3 I) i4 I# N/ t/ T
5-10 磨皮美白3 e" E5 B2 j- _3 R) y4 r: N
5-11 高斯均值滤波/ J3 c( A9 k3 ~* c& P* |
5-12 中值滤波
) V/ A0 M5 L0 v5-13 图像美化章节小结' F; l5 r, O- P } A9 e4 A# I- }
4 p, D1 U0 n' j B第6章 计算机视觉加强之机器学习
: e" ~; p, I7 O/ k, e' K! `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。
1 o1 X% \* X9 b f! R6-1 机器学习章节介绍+ }; o! v" _& m& [4 K H4 b& s$ ]; X
6-2 视频分解图片, h: o+ F; `' u2 a6 z/ x
6-3 图片合成视频2 ? ?7 V" [. t" @# p: A, s
6-4 Haar特征1: `* b0 Z! g a% c+ E3 }2 ?: m
6-5 Haar特征2- O6 e( H# r3 G, Z8 F
6-6 Haar特征3- F1 m. }& Q% h2 x9 J' P, U9 U( V" c+ }
6-7 adaboost分类器1
/ J% M0 ]1 ]# O5 X3 ]6-8 adaboost分类器2& ]6 s7 T, D2 |# f* u) |, Q
6-9 Haar+adaboost人脸识别
2 r: D* f' Y! e8 G3 R3 W4 h# z5 l6-10 SVM支持向量机1
! q. @% j; D7 D# s) h; ]5 v6-11 SVM支持向量机2
5 I J2 L" u/ u6 g( x, A6-12 SVM小结
$ p8 E |' ^( z" r3 ~# c" U W2 G6-13 Hog特征1. J9 E" H. k7 G' i
6-14 Hog特征2
9 | V* t7 Z7 V p6-15 Hog特征3
, x' Q7 y) {1 E" A4 D+ C/ F6-16 Hog特征4
9 z( k/ `8 y' O3 E6-17 Hog小结8 X' S# X* [/ q9 M. Y8 r& f m u2 ~
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
- q% F/ i7 [ l4 s' L4 I- E6-19 Hog_SVM小狮子识别23 O* p* h3 f) w+ I. l5 a7 c
6-20 Hog_SVM小狮子识别3
+ e+ T! J& D# N( x: }6-21 Hog_SVM小狮子识别43 H: v4 ]* M; T& H* [
6-22 Hog_SVM小狮子识别5+ n8 n- c. M r$ Z, J
6-23 机器学习小结
) T' G: o% Y: F e+ n* W
, Y1 ]. j4 O+ p" }% Y f第7章 手写数字识别& m4 C0 g4 q6 ?% p2 K/ O0 v9 d5 v
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。" ~; Q2 O; X" `. w) G& v0 O/ B
7-1 章节介绍
# M; u( l/ m5 |0 _+ @7-2 样本介绍$ P4 h, r, I6 l0 E6 w
7-3 knn数字识别1
' j! c6 C7 ?% n( f" }7-4 knn数字识别2
2 W; L2 b: Z+ V9 D* A7-5 knn数字识别3' c0 W& X8 y; D) n5 I
7-6 knn数字识别42 o- q ?3 n) L
7-7 knn数字识别53 @5 ~0 ~- C/ P7 i( t+ V
7-8 knn数字识别6
- U9 ~" y: y7 W' N. E4 s7-9 knn数字识别7
+ l3 O$ D4 `7 X7-10 knn数字识别8& \6 |5 E* U9 e! o; I) d/ }5 h. K
7-11 knn数字识别9
`: o' s4 l$ e; o/ [( `7-12 knn数字识别106 \( E4 ^# i/ C1 P, D
7-13 cnn实现手写数字识别1
6 R) u; [3 {; n0 z1 b- ~7-14 cnn实现手写数字识别2
, a n a6 u6 P2 D, b7-15 cnn实现手写数字识别3
2 U: {) v! H9 u' b7 v7-16 cnn实现手写数字识别4: ~ _) {$ ]3 \5 ?" e
7-17 cnn实现手写数字识别59 R: r( Z6 V% T* i2 E0 N; d( @
7-18 cnn实现手写数字识别6
0 O) @3 }6 f% k \$ ?& x4 ^7 b. ?7-19 数字识别小结
9 R+ ?% g B) k. F# c) X" _- K& ^- O a6 I. n( D) C
第8章 “刷脸”识别
7 x( T0 `, L% Y0 \- A! V( M6 c$ U在第六章的基础上，通过识别某个具体的人脸来达到“刷脸”的效果。该案例架构包含样本收集+图像预处理+神经网络训练识别。可以说是一个从样本到训练的完整项目。
0 @8 v- j7 |! ~! F& x7 w8-1 章节介绍
' M" v: E+ A0 }/ Y8-2 最简单的图片爬虫7 X" \# U* @ P- M5 L
8-3 ffmpeg初识
, _9 ~2 h6 |* A0 N8-4 OpenCV预处理
* V4 m/ B9 k" q+ N0 R7 c. Z" C: Q8-5 神经网络训练识别1( ^. b+ r! S* F5 J7 ^
8-6 神经网络训练识别2( l5 o' v4 j5 _: U: w
8-7 神经网络训练识别36 s* V: m( N; Y Y
8-8 神经网络训练识别4
& @9 r9 c3 T$ k. u& c8-9 本章小结
' X( P9 h$ @0 \) a4 w
* ]7 p" z; g1 }9 `2 P1 z第9章 课程总结% Z" r/ P9 d2 s8 V/ m' G* p
对课程进行整体的回顾与总结
% t: p$ X s6 F7 v7 h# J9-1 课程总结& K# j3 h6 N" l. j% ?1 r
2 B$ e9 V+ u; A- f4 t; e+ ^
〖下载地址〗9 G3 |# b) K0 x8 W6 H+ {
, V) Z% j! r5 w4 u6 N
8 D, }* A3 U2 z% ^+ d+ z V* K
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0 `3 u- c) C; h& ? J5 Q
) N8 J" u) p7 W' `. o/ l〖下载地址失效反馈〗
" [' ^3 J7 @: d2 h' [& i& l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.com0 T# ~. T- }: K9 w
3 X! y' Y5 E% [& O* ~
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