第1章 课程导学 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
第2章 计算机视觉入门 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。...
第3章 计算机视觉加强之几何变换 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。
第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制 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
第5章 计算机视觉加强之图像美化 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。
第6章 计算机视觉加强之机器学习 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。
第7章 手写数字识别 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。
第8章 “刷脸”识别 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。
第9章 课程总结 对课程进行整体的回顾与总结
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