只要你對計算機視覺技術感興趣或是想要學習OpenCV和TensorFlow，那本課程非常適合你技術儲備要求。了解 python 基礎語法/了解線性代數(shù)等數(shù)學基礎

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

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。...

第3章 計算機視覺加強之幾何變換

教程目錄：

1-1 計算機視覺導學

2-1 本章介紹

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(jīng)網(wǎng)絡逼近股票價格1

2-2 Mac下一站式開發(fā)環(huán)境anaconda搭建

2-20 小綜合：人工神經(jīng)網(wǎng)絡逼近股票價格2

2-21 小綜合：人工神經(jīng)網(wǎng)絡逼近股票價格3

2-22 小綜合：人工神經(jīng)網(wǎng)絡逼近股票價格4

2-3 Windows下一站式開發(fā)環(huán)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(zhì)量保存

2-9 像素操作基礎

3-1 本章介紹

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

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

4-1 圖像特效介紹

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

4-2 圖像灰度處理1

4-3 圖像灰度處理2

4-4 算法優(yōu)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

5-1 美化效果章節(jié)介紹

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(jié)小結

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

6-1 機器學習章節(jié)介紹

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

6-2 視頻分解圖片

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

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

7-1 章節(jié)介紹

7-10 knn數(shù)字識別8

7-11 knn數(shù)字識別9

7-12 knn數(shù)字識別10

7-13 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別1

7-14 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別2

7-15 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別3

7-16 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別4

7-17 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別5

7-18 cnn實現(xiàn)手寫數(shù)字識別6

7-19 數(shù)字識別小結

7-2 樣本介紹

7-3 knn數(shù)字識別1

7-4 knn數(shù)字識別2

7-5 knn數(shù)字識別3

7-6 knn數(shù)字識別4

7-7 knn數(shù)字識別5

7-8 knn數(shù)字識別6

7-9 knn數(shù)字識別7

8-1 章節(jié)介紹

8-2 最簡單的圖片爬蟲

8-3 ffmpeg初識_音頻.mp4

8-4 OpenCV預處理

8-5 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練識別1

8-6 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練識別2

8-7 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練識別3

8-8 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練識別4

8-9 本章小結

9-1 課程總結

本章節(jié)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。

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(jié)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

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(jié)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。

第6章 計算機視覺加強之機器學習

本章節(jié)將結合haar+adaboost以及hog+svm分別實現(xiàn)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。

第7章 手寫數(shù)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(shù)字識別案例，講述不一樣的案例。

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(jīng)網(wǎng)絡訓練識別。可以說是一個從樣本到訓練的完整項目。

第9章 課程總結

對課程進行整體的回顧與總結