6 f8 S# i/ b! p7 A& i
% R% Y( D% S9 J, H- |+ y' ?〖课程介绍〗2 i$ ^- |1 V3 d/ ]: u* m
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。, s( G$ e: e3 X* Z' V
3 A2 x; p. U2 `; [+ L3 G: H
〖课程目录〗, T4 c+ w- v0 V+ H( g. l. _
第1章 课程导学
1 G4 B# J! q* f+ t+ d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. g- C6 d4 n" p( p8 l$ G ^1 e
1-1 计算机视觉导学
% q8 Q- Z' o- z2 H, J2 `. j
4 g* L0 L8 e$ U+ i$ r5 q. v第2章 计算机视觉入门" h; S7 W, [& q1 p
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。...# ~9 l( Z2 `! h$ a- J- x
2-1 本章介绍
8 a+ b9 C$ c% ?, c4 y2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建
2 E. M+ M5 b1 i" H; {! R) R2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建
% D1 v% W& W; }' U& |9 I" U" O2-4 测试案例helloWorld% ]" i$ J t& [, S6 [
2-5 案例1：图片的读取和展示% V+ i& ?0 D- {* ^, X
2-6 Opencv模块组织结构+ C+ \" ]/ _7 f6 K' T* e4 ]' n- v
2-7 案例2：图片写入
/ J# k& U8 H" B+ |' {2-8 案例3：不同图片质量保存
+ y: m# T9 l! e1 `# p3 p2-9 像素操作基础) m; A4 K j' K4 C% F( r/ B
2-10 案例4：像素读取写入
2 V3 T: s7 @* D+ C2-11 tensorflow常量变量定义* ?6 L$ y8 {2 U- X4 {+ s
2-12 tensorflow运算原理) J) x: \' W' m$ N9 d$ C
2-13 常量变量四则运算# O( J& U: A2 y3 n5 U
2-14 矩阵基础1
( r3 q. d* D$ K5 L- p7 D0 x2-15 矩阵基础2
( g$ \$ O4 x# B2 c& H' K. x9 D2 O( j2-16 矩阵基础3
* j0 Q+ t- x9 {5 U' F) J5 u2-17 numpy模块使用
9 [' u3 x+ s* x( ? W6 x1 {2-18 matplotlib模块的使用
5 Y/ y5 R7 L0 c. C+ y, r2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1
/ A9 W) s1 |) E8 G) W& S) ~/ B2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2" n+ L9 J* A* `# U ~
2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3
2 |- E# l8 U( {5 T6 Y. T1 H2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4. |% ]$ j% A" W
4 j; Q, D$ N7 P7 A: | A" @
第3章 计算机视觉加强之几何变换
; z, O" O8 K ~' i; Z3 {: \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。
8 a U6 Q" r0 d3-1 本章介绍" G" h7 ~% d0 k7 d$ m1 `" Y; a
3-2 图片缩放1
& u3 x8 _3 x! H Q3-3 图片缩放2
4 w. U7 ^% L5 R5 B$ G3-4 图片缩放3" C! M1 R, E0 G! v( P Z5 d7 ^
3-5 图片剪切
0 ?; h2 \# `: }( B$ I& r- ~3-6 图片位移1! V9 `0 u# W8 C$ t' S3 W0 u3 t! E
3-7 图片移位2% A# I6 b9 N$ w I# K
3-8 图片移位3 H+ R" x) n! v2 C( ~. X* ?
3-9 图片镜像
, h s! a& x" E9 m; U' _" F3-10 图片缩放' k& [% w( W7 W. i: [$ [! s
3-11 图片仿射变换
$ b7 E1 t/ f2 ?! e9 c. M2 {8 G+ | ]" Y3-12 图片旋转
& p* P/ c, H3 m# G9 n3-13 图片几何变换小结
/ S: @" `3 u1 M9 a1 B' \0 E: z+ j( e+ ^6 j' l! g) R4 {
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制7 z s7 B# |2 ^4 Y& x; Q! U# b
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
+ v" h" }7 J0 f' W! A6 h0 I4-1 图像特效介绍8 L; ~& C$ y' ?8 Z* e& X, }5 I" [
4-2 图像灰度处理1
' H6 b" D0 G+ [/ M5 N9 s4-3 图像灰度处理2
2 h5 K4 @, Y5 U: q* ^+ ]3 C4-4 算法优化$ e3 `7 \2 z, t+ x
4-5 颜色反转
% x) G" e* k6 J- H0 p% U4-6 马赛克
" y% ^0 f1 R! ^9 r4-7 毛玻璃+ F. i a; n" R. K k4 d6 f
4-8 图片融合. o- x, I5 `9 A& S+ @
4-9 边缘检测1
; t) Y! z2 |5 r0 B7 L) Q r+ W+ I) [4-10 边缘检测2
# K* O) [" A: W- l4-11 浮雕效果
$ Z) @% a' t, d( N! W4-12 颜色映射8 `4 ?1 j% W3 U, Q4 ~, U U6 x6 s' X
4-13 油画特效4 f0 P; {1 S1 }- ]2 ?* A
4-14 图像特效小结' ~, s) n8 D1 i; A
4-15 线段绘制
+ S: h" i6 x, M8 q8 r3 V% Y4-16 矩形圆形任意多边形绘制) p7 a5 L* I6 u. n' n
4-17 文字图片绘制
" K3 T# z# c% |9 E% D: l
$ P$ p0 |7 m+ {1 ?+ E3 R9 }第5章 计算机视觉加强之图像美化/ K$ _& P9 e) y) }$ y. ]: B
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 A; J( h8 O* i
5-1 美化效果章节介绍2 V: q" M9 Z/ |7 L% N4 k
5-2 彩色图片直方图
2 d; U" \ {2 W3 `$ f5-3 直方图均衡化
& P! E: H W( j$ X0 ^5-4 图片修补
* I) W% v8 C3 F2 t7 U5-5 灰度直方图源码
+ X" t0 V* F2 A5 |, T5-6 彩色直方图源码( S9 S- N( a+ Q* }' x4 K
5-7 灰度直方图均衡化
4 f4 _* z5 d: F/ i+ u J7 s5-8 彩色直方图均衡化/ Y! W3 |# r# b" |: \
5-9 亮度增强
$ ]# N$ r. X0 d5-10 磨皮美白, G( t( O' M, [: b6 H) P- n
5-11 高斯均值滤波& y5 O {; _: L% e f" M! p$ O/ G
5-12 中值滤波' D9 g8 t/ c2 x5 ]4 M+ Z5 s
5-13 图像美化章节小结, p& F6 K$ X0 e" g
) e6 V5 K7 d U第6章 计算机视觉加强之机器学习
9 G4 a: l- v, U/ }8 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。 e# T7 \ z* r
6-1 机器学习章节介绍4 D5 [; I8 h! q- H# S* e" e+ ]
6-2 视频分解图片/ m% o( h. j- J9 f
6-3 图片合成视频
4 R/ |& D3 p6 ^8 W! Z$ x( i6-4 Haar特征1# l& E0 r, t% H) y f' y: s
6-5 Haar特征2
* d# M/ V' R- g; p6-6 Haar特征3: @, U: T7 x. c3 x
6-7 adaboost分类器1! p5 n: w5 M9 c, T, n
6-8 adaboost分类器2
. A5 T' J& ]: b# n8 e% q6-9 Haar+adaboost人脸识别% K0 w4 ^0 f; P' {: t( }2 {
6-10 SVM支持向量机1
. w3 c F* l4 K! A6 u) q6-11 SVM支持向量机2& F! O3 Q) U$ q) X: }
6-12 SVM小结
6 B r, W1 h# W4 e- r/ i6-13 Hog特征1
6 G$ a2 N: m' T1 c3 `) J2 i) ^6-14 Hog特征2
% z/ ~/ ~: @% [9 l) s6-15 Hog特征3' J1 d) g- @; Q7 k" p/ R: R# ?
6-16 Hog特征4
) W5 c* c- \* _: j6-17 Hog小结! }' p& u/ Q! A2 x3 O
6-18 Hog_SVM小狮子识别1
2 D5 a3 W! H0 @2 k; T( ]. ?6-19 Hog_SVM小狮子识别2
" m! @& U# P8 [& U: k4 l6-20 Hog_SVM小狮子识别3
! I. e3 i( b8 k/ [# j6-21 Hog_SVM小狮子识别4
. \1 C: _' T8 P0 X) N5 P6-22 Hog_SVM小狮子识别5 a- F$ {% \& p/ ?, S
6-23 机器学习小结: p6 \" O) Z5 N- K1 h$ [
* x- g2 g1 f; `6 F% ^1 _7 \" X
第7章 手写数字识别" \$ S! i9 U* a6 j" 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。( h- L& Q u0 W2 ~
7-1 章节介绍
2 h4 A( m. ^8 P$ S7-2 样本介绍
/ C( s$ }1 z7 e% j3 @+ o; r! S7-3 knn数字识别1
* p1 G% i9 a3 Z2 P$ \7-4 knn数字识别2
; q: d" F+ K& }7-5 knn数字识别3+ q1 _' s8 a" l; n) a( x0 D
7-6 knn数字识别40 n# N: \: h* D5 B
7-7 knn数字识别54 [7 a% d' @* m9 S
7-8 knn数字识别6$ k- s+ `! Y: {
7-9 knn数字识别7% D6 \' S- e9 }. o) ?5 t3 k) w5 j
7-10 knn数字识别8" @) E+ C" m4 [; A# z+ b( q3 k
7-11 knn数字识别9; |; U" C! Y& b. |
7-12 knn数字识别10) K) x) v5 Z# M0 ?7 u' z. T6 U" z
7-13 cnn实现手写数字识别1
. U) a5 D) M9 L) k, R( N G3 o c7-14 cnn实现手写数字识别2
& J7 o2 J& I2 n/ ?3 o! U7-15 cnn实现手写数字识别3
. N( a/ d& y9 E: Y7-16 cnn实现手写数字识别46 \; L2 m7 g) L
7-17 cnn实现手写数字识别5
6 U. L' m7 c, N+ S7-18 cnn实现手写数字识别6
5 X7 |' K& Y' T8 Y: z7-19 数字识别小结
' r6 K3 x* M( n o# S6 N+ l& y: ? m% M$ O1 g
第8章 “刷脸”识别! t# ^, f8 y3 d. b
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。/ n5 _1 m, L0 o# w3 N, f
8-1 章节介绍
7 j0 k/ u- i! O5 v- l Y# z, k9 ~8-2 最简单的图片爬虫$ z, s7 h# J7 j6 r. @3 u
8-3 ffmpeg初识. C, J j3 N, w; q( k
8-4 OpenCV预处理" C F% D4 O4 D2 h% ^9 I6 [
8-5 神经网络训练识别1+ b, m- L" `, H
8-6 神经网络训练识别2
1 Z3 u h+ K" e. ~; p+ q8-7 神经网络训练识别33 \4 l3 F! y6 p4 e1 X% Z: }
8-8 神经网络训练识别48 Q |) b4 v" \6 {8 r. ^
8-9 本章小结
+ }8 L3 q `: K2 w. [1 w) U3 a/ D# ]# y1 F$ m
第9章 课程总结4 `5 `: \! m. J! H4 K4 `* ?
对课程进行整体的回顾与总结
9 q4 D: a% M) q) R9-1 课程总结& A" m* m4 }& q- r8 ]$ Q9 I
$ F! K& t" A! t& Y& b
〖下载地址〗
/ a) D' [+ V7 N% s6 F3 i8 ~: q# \6 F, R% g( s
/ q6 E0 o0 D" m- ~7 `; W( ~----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, H4 F* y+ R7 W' \3 a
6 d( T" E) b6 b) Q, h1 E〖下载地址失效反馈〗; Y2 e! s: L& g5 { p
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.com6 g6 O: l+ [& z: x! { D# Y
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+ m8 ]9 v2 Q8 I2 s n- j: p, S D/ i; h' O" n. w3 Z( h4 Z
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