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OpenCV+TensorFlow 入門人工智能圖像處理

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  • TA的每日心情
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    昨天 23:57
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    [LV.8]以壇為家I

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    發表于 2018-11-29 09:55:31 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
    第1章 課程導學
    包括課程概述、課程安排、學習前提等方面的介紹,讓同學們對計算機視覺有所理解

    • 1-1 計算機視覺導學

    第2章 計算機視覺入門
    通過OpenCV以及TensorFlow兩個方面介紹計算機入門的相關知識。OpenCV側重點在于為大家補充圖像處理的相關基礎,如像素、文件封裝格式、灰度等級、顏色通道等的概念。TensorFlow重點在于通過對常量、變量、矩陣等的介紹,學習并掌握TensorFlow的基本使用。

    • 2-1 本章介紹
    • 2-2 Mac下一站式開發環境anaconda搭建
    • 2-3 Windows下一站式開發環境anaconda搭建
    • 2-4 測試案例helloWorld
    • 2-5 案例1:圖片的讀取和展示
    • 2-6 Opencv模塊組織結構
    • 2-7 案例2:圖片寫入
    • 2-8 案例3:不同圖片質量保存
    • 2-9 像素操作基礎
    • 2-10 案例4:像素讀取寫入
    • 2-11 tensorflow常量變量定義
    • 2-12 tensorflow運算原理
    • 2-13 常量變量四則運算
    • 2-14 矩陣基礎1
    • 2-15 矩陣基礎2
    • 2-16 矩陣基礎3
    • 2-17 numpy模塊使用
    • 2-18 matplotlib模塊的使用
    • 2-19 小綜合:人工神經網絡逼近股票價格1
    • 2-20 小綜合:人工神經網絡逼近股票價格2
    • 2-21 小綜合:人工神經網絡逼近股票價格3
    • 2-22 小綜合:人工神經網絡逼近股票價格4

    第3章 計算機視覺加強之幾何變換
    本章節主要為大家介紹圖像的幾何變換。幾何變換顧名思義就是對圖片外形輪廓進行操作以適應不同的場景。如縮放、剪切、位移、鏡像、旋轉、仿射變換等。

    • 3-1 本章介紹
    • 3-2 圖片縮放1
    • 3-3 圖片縮放2
    • 3-4 圖片縮放3
    • 3-5 圖片剪切
    • 3-6 圖片位移1
    • 3-7 圖片移位2
    • 3-8 圖片移位3
    • 3-9 圖片鏡像
    • 3-10 圖片縮放
    • 3-11 圖片仿射變換
    • 3-12 圖片旋轉
    • 3-13 圖片幾何變換小結

    第4章 計算機視覺加強之圖像特效&線段文字繪制
    視頻濾鏡也是目前在計算機算法處理上比較火的一個方向之一,在本章節中將結合灰度、底板、馬賽克、毛玻璃、邊緣檢測、油畫效果等為大家介紹視頻濾鏡的使用

    • 4-1 圖像特效介紹
    • 4-2 圖像灰度處理1
    • 4-3 圖像灰度處理2
    • 4-4 算法優化
    • 4-5 顏色反轉
    • 4-6 馬賽克
    • 4-7 毛玻璃
    • 4-8 圖片融合
    • 4-9 邊緣檢測1
    • 4-10 邊緣檢測2
    • 4-11 浮雕效果
    • 4-12 顏色映射
    • 4-13 油畫特效
    • 4-14 圖像特效小結
    • 4-15 線段繪制
    • 4-16 矩形圓形任意多邊形繪制
    • 4-17 文字圖片繪制

    第5章 計算機視覺加強之圖像美化
    每個人都有一個愛美的心,在這個章節中大家可以通過磨皮美白、亮度增強、直方圖均衡化、圖像濾波等方法自己美化自己的照片。

    • 5-1 美化效果章節介紹
    • 5-2 彩色圖片直方圖
    • 5-3 直方圖均衡化
    • 5-4 圖片修補
    • 5-5 灰度直方圖源碼
    • 5-6 彩色直方圖源碼
    • 5-7 灰度直方圖均衡化
    • 5-8 彩色直方圖均衡化
    • 5-9 亮度增強
    • 5-10 磨皮美白
    • 5-11 高斯均值濾波
    • 5-12 中值濾波
    • 5-13 圖像美化章節小結

    第6章 計算機視覺加強之機器學習
    本章節將結合haar+adaboost以及hog+svm分別實現人臉識別、卡通小獅子識別。將為大家介紹一個從訓練到識別一個完整的機器學習案例。

    • 6-1 機器學習章節介紹
    • 6-2 視頻分解圖片
    • 6-3 圖片合成視頻
    • 6-4 Haar特征1
    • 6-5 Haar特征2
    • 6-6 Haar特征3
    • 6-7 adaboost分類器1
    • 6-8 adaboost分類器2
    • 6-9 Haar+adaboost人臉識別
    • 6-10 SVM支持向量機1
    • 6-11 SVM支持向量機2
    • 6-12 SVM小結
    • 6-13 Hog特征1
    • 6-14 Hog特征2
    • 6-15 Hog特征3
    • 6-16 Hog特征4
    • 6-17 Hog小結
    • 6-18 Hog_SVM小獅子識別1
    • 6-19 Hog_SVM小獅子識別2
    • 6-20 Hog_SVM小獅子識別3
    • 6-21 Hog_SVM小獅子識別4
    • 6-22 Hog_SVM小獅子識別5
    • 6-23 機器學習小結

    第7章 手寫數字識別
    通過knn、cnn兩種方式,并結合每種方法的矩陣維度變化,深層次的講解手寫數字識別案例,講述不一樣的案例。

    • 7-1 章節介紹
    • 7-2 樣本介紹
    • 7-3 knn數字識別1
    • 7-4 knn數字識別2
    • 7-5 knn數字識別3
    • 7-6 knn數字識別4
    • 7-7 knn數字識別5
    • 7-8 knn數字識別6
    • 7-9 knn數字識別7
    • 7-10 knn數字識別8
    • 7-11 knn數字識別9
    • 7-12 knn數字識別10
    • 7-13 cnn實現手寫數字識別1
    • 7-14 cnn實現手寫數字識別2
    • 7-15 cnn實現手寫數字識別3
    • 7-16 cnn實現手寫數字識別4
    • 7-17 cnn實現手寫數字識別5
    • 7-18 cnn實現手寫數字識別6
    • 7-19 數字識別小結

    第8章 “刷臉”識別
    在第六章的基礎上,通過識別某個具體的人臉來達到“刷臉”的效果。該案例架構包含樣本收集+圖像預處理+神經網絡訓練識別。可以說是一個從樣本到訓練的完整項目。

    • 8-1 章節介紹
    • 8-2 最簡單的圖片爬蟲
    • 8-3 ffmpeg初識_音頻
    • 8-4 OpenCV預處理
    • 8-5 神經網絡訓練識別1
    • 8-6 神經網絡訓練識別2
    • 8-7 神經網絡訓練識別3
    • 8-8 神經網絡訓練識別4
    • 8-9 本章小結

    第9章 課程總結
    對課程進行整體的回顧與總結

    • 9-1 課程總結

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  • TA的每日心情
    奮斗
    2018-11-29 11:05
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    [LV.1]初來乍到

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    發表于 2018-11-29 11:05:57 | 只看該作者
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  • TA的每日心情
    奮斗
    2018-12-4 20:24
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    發表于 2018-12-4 20:25:47 | 只看該作者
    謝謝樓主!!!!!!
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  • TA的每日心情

    2018-12-16 00:09
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    發表于 2018-12-16 00:22:32 | 只看該作者
    太難了~~~~~~~
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-1-4 11:54
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    發表于 2019-1-4 11:55:49 | 只看該作者
    確實是難得好帖啊,頂先
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-7-10 17:38
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    發表于 2019-1-18 01:49:49 | 只看該作者
    正需要,支持樓主大人了!
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-2-18 17:47
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    發表于 2019-2-18 17:48:51 | 只看該作者
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-3-5 12:07
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    發表于 2019-3-5 12:09:16 | 只看該作者
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  • TA的每日心情
    開心
    2019-3-5 12:07
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    發表于 2019-3-5 12:11:14 | 只看該作者
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  • TA的每日心情
    開心
    4 天前
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    [LV.3]偶爾看看II

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    發表于 2019-3-10 21:23:44 | 只看該作者
    啥也不說了,感謝樓主分享哇!
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