OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理百度网盘下载

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OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理课程介绍(A000111)：

AI的火爆程度可以说是“妇孺皆L ( 1 4 –知”，无论是“美颜”还是AR识别p e ] + d { ? h c，身边1 F h W O p d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。/ @ S a Y N在这次课程中，我们就来通过丰富有趣的案例，来学习W 9 T * A H 2 E l人工智能中的G Z 3 I x %计算机视觉技术，迈上机器– } M n学习新台阶。

课程目录：

• 第1章 课程导学试M D ) v 5 , a 5看1 节 | 9分钟
• 包括课程概述、课程安排、学习前P X j D d I 3 Q提等方面的介绍，让同学们对计算机视觉有所理解
• 视频：1-1 计算机视觉导学# ) c O A r g @ Z (08:07)试看
• 第2章 计算机视觉入门试看s 3 &22 节 | 153分钟
• 通过Oped ~ Z 6 f [ + . \nCV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。…
• 视频：2-1 本章介绍 (04:34)– v E
• 视频：2-2 Mac下一\ L =| ] ) r [ W站式开发环境anaconda搭建 (05:55)
• 视频：2-3 Windows下一站式开发环境anah f ! r x A !conda搭建 (03:38)
• 视频：2-, p e R @4 测试案例M { 7I ^ \ ! [ ( k ? = &helloWorld (06:30)
• 视频：2-5 案例1：? g \ X H图片的读取和展示 (06:24)
• 视频：2-6 Openc/ w } [ ^ f Iv模块组织结构 (05:09)
• 视频：2-7 案例X l z – G q ` (2：图片写入 (05:22)– o p m s s
• 视频：2-8 案例3Q { S：不同图& 8 h片质量保存 (06:31)
• 视频：2-9 像素操作基础 (06:11)
• 视频：2-10 案例4：像素读取~ L r X w写入 (05:04)
• 视频：2@ T 9 h % x-11Z ! j n ` 4 tensorfl? [ r ? E Y pow常量变量定] ! U 4 { =义 (06:19)
• 视频：2-12 tensorflow运算原理 (04:59)
• 视频：2-13 常量变量p : i [四. 8 u G则运算 (09:38)
• 视频：2-14 矩阵基础1 (12:43)
• 视频：2-15 矩L n * . N } 2阵基O F 9 3 /础2 (09:19)
• 视频：2-16 矩阵基础3 (06:31)
• 视频：2-17 num] u q # 1 5 1py模块使L O $ I m ; h用 (08:00)
• 视频：2-18 matplo_ w F s |w L 5 b { G ~ ; ( E xtlib模块的使用 (06:14)
• 视频：2-19 小综合：人工神经网络逼近股= l g e票价格1 (07:47)试看
• 视频：2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2 (11:04)
• 视频：2-21 小综合：人工神经网络J q f 9 j逼近股票价格3 (05:44)
• 视频：2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4 (08:14)
• 第3章 计算机0 Z r H视觉加强之几何变换13 节 | 65分钟
• 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。
• 视频：3-1 本章介绍 (04:10)p \ u [ R { \ {
• 视R } } I N @ \ l频：3-2 图片缩放1 (06:11| V [ e ] ] i \ ,)
• 视频：3-3 图片缩放2 (08:O – _ – \ # !56)
• 视频：3-4 图片缩放3 (07:47)
• 视频：3-f ? H _I R D v g n O5 图片剪切 (02:58)
• 视频：3-6 图片位移1 (04:43)
• 视频：3-7 图片移位2 (04:22)
• 视频：3-8 图片移位3 (03:04)
• 视频：3-9 图片镜像 (05:34)
• 视频：8 { s a g ? I3-10 图片缩放 (04:43)
• 视频：E T o 33-11 图片仿射变换 (06:08)
• 视频：3-12 图t Q s片旋转 (03:49)} s L b # L / `
• 视频：3-13 图片几何变换小结 (02:b d B W z !20)
• 第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制17 节 | 97分钟
• 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o K _ v k j ] Z7 4 l ! 0 e用
• 视频：4-\ M b o \ G1 图像特效介绍 (06:12)
• 视频：4-2 图像灰度处理1! l X _ 2 s / (04M B , j ` U:51)
• 视频：h o F h O H # r4-3 图像灰度处理2 (05:34)
• 视频：4-4 算法优化 (04:23)
• 视频：4-5 颜色反转 (05:38)
• 视频：4-6 马赛克 (04:55)
• 视频：4-7 毛玻璃 (04:48)
• 视频：4-8 图片融合 (05:46)
• 视频：4-9 边缘检测1 (04:12)q c z
• 视频：4-10 边缘检测2 (07:50)
• 视频：4-117 – 5 V X 浮雕效果 (03:37)
• 视频：4-12 颜色映射 (03:49)
• 视频：4-13 油画特效 (09:42)
• 视频：4-14 图像特效小结 (03:/ $ . e A s B $09)
• 视频：4-15 线段绘a i G k v制 (08:01)
• 视频：4-16 矩形圆形任意多边形N W Q W r L Z G绘制 (08:44)
• 视频：4-17 文字图片绘制 (05s * u:40)
• 第5章 计算机视觉加强之图像美化13$ I k v { n L Y 节 | 74分钟
• 每个人都有一个ml + y Q m . : GQ j 4 R L } =爱U $ C 4 v &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C W B 3 L Y r像滤波等方法自己美化自己的照片。
• 视频：5-1 美化效果章节介绍 (04:45)
• 视频：5-2 彩色图片直方Q [ 4 7 n ) ; a x图 (08:54)
• 视频：5-3 直方图均衡化 (06:59)
• 视频G – ` E _ q：5-4 图片修a b S F M ) , Z补 (06:45)
• 视频：5-5 灰度直方图源码 (04:39)
• 视频? Z N q & j T =：5-^ W ( \ s6 彩色直方图源` _ 2 D q , v D R码 (04:41F [ @ ~ X 4 C 7 K)
• 视频：5-7 灰度直方图均衡化 (06:34)
• 视频：5-8 彩色直方图均衡化 (05:06Y h – z n O T)
• 视频：5-9 亮度增强 (03:28)
• 视频：5-10 磨皮美白 (03:v W (17)
• 视频：5-11 高斯t Z G均值滤波 (07:06)T x z
• 视频：5-12 中值滤波 (05:43)[ \ ) ) o S
• 视频：5-13 图像美化章节小结 (I w Z ~ U F 3 0 *05:41)
• 第6章 计算机视觉加强j e C F 4之机器学习试看23 节 | 207分钟
• 本章2 ! ~ k % T r节将结合haarF Q Z+adaboosv H ~ L G s i _ zt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。
• 视频H b { 5 U：6-1f x 8 机器学习章节介绍 (10:06)
• 视频：6-2 视频分解图片 (08:05)
• 视频：6-{ J A3 图片合成视频 (04:47)
• 视频：6-4 Haar特征V 5 l1i Q [ (08:46)试看
• 视频：6-5 Haar特征2@ – # X 6 h 3 { 4 (05:20)h 3 } C
• 视频：6-6 Ha_ B # far特征3 (03:55)
• 视频：6-7 ada, – , P \ Z A 8boost分类器1 (1n L %2:B Y + )56)
• 视频：6-8 adaboost分类T ) 6 . Z | n h器2 (. . u g ?06:18)
• 视频：6-9 Haar+adaboost人脸识别 (12:25)
• 视频：6-10 SVM支持向量机1 (10:09)0 ( M 3 t
• 视频：6-11 SVM支持向量机2 (08:03)
• 视频：6-12 SVM小结 (03b Z ~ Y z 1 H a d:43)
• 视频：C Q Y 8 C n U6-13 Hog特征1 (12:57$ b ^ 5 u [ r 5)
• 视频：6-14 Hog特征2 (10:55t | m)
• 视频：6-15 Hog特征3 (06:10)
• 视频：6-16 Hog特征J _ = w _ @4 (08:00)
• 视频：6-17 Hog小结 (06:56)
• 视频：6-18 HogM g M Y ( ]_SVM小狮h ; & J % u y子识别1 (12:34)
• 视频：6-19 Hog_SVM小狮子识别2 (09:33)
• 视频：6-20 Hog_SVM小狮子识别3 (! Y V U08:24)
• 视频：6-21 Hog_SVM小狮子识别4 (09:52)
• 视频：6-22 Hog_SVM小狮子识别5 (10:20)
• 视频：I x , / X M P R E6-23 机器学习小结s c t Z – (16:11)c l ) N ( : s Y 5
• 第7章 手写V j e Z U数字q ) 7识别19 节 | 137M * j t分钟
• 通过knn、cnnA ] *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，v w Q B r ^ y讲述不一样的案例。
• 视频：7-1 章节介绍 (03:5q t ?1)
• 视频：7-2 样本介绍 (03:55)
• 视频：7-3 knn数字识别1 (05:4o c A + fK ) M ; s U u 3 (7)
• 视频：7-4 knn数字识别2 (05:45)
• 视频：7-5 knn数字识别3 (08:20)
• 视频：7-6 knn数@ = {字识别4 (05:01)q } y ( 5 k C
• 视频：7-7 knn数字识别5 (07:42)
• 视频：7-8 knnU Q ~ } L数字识w bf + ) R f \别6 (05:18)
• 视频：7-9 knn数字识u d + A Q h [ [别g s y W7T J H 8 C h I J X (08:28)A T I ] % ( O m J
• 视频：7-10 knn数$ F y @ ]字m ] h # j识别8 (07:46)
• 视频：7-11C ^ K b b $ knn数字识别9 (05:01)
• 视频：7-12 k% ( A ) d /nn数字识别10 (07:55)
• 视频：7-13 c. { _ {nn实现手写数字识别1 (09:54)
• 视频：7-14 cnn实现手写o + 0 H T a I 2 [数K f J C K = ) B $字识别2 (08:49)
• 视频：7A d Y U x-15 cnn实现手写数字c : \ W O sk E F 7 O b F ! 5识别3 (06:13)
• 视频：7-16 cnn实现手写数字识别4 (08:21)
• 视频：7-1x ^ f S ^ D & S7 cnn实现手写数n k \ f \ L h字识别5 (09:35)
• 视频：7-18 cnn实现手写E y q x Y 5 / A :数字识别6k 9 ! ? (07:23)
• 视频：7-19 数字识别小结 (11:42)
• 第8章 “刷脸”识别9 节 | 63@ 5 @ Q B 4分钟
• 在第六章的l n ^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U ! A R。
• 视频：8-1 章节介绍 (06:Y q r T r b X Y *07)
• 视频：. ^ ) c B |H z D p f8-2 最简单的# \ ! t { Y图片爬~ M *虫 (14:32)
• 视= 0 m频：8-3 ffmpeg初v U ? ; \ *识 (09:52)
• 视频：8-4 OY c O @ (penCV预U 9 i } i % F处理 (05:31)
• 视频：8-5 神经网络训练E X u # – 0 ^ : 3识别1 (06:00)
• 视o } M频：8-6 神经网络训练识别2 (05:43)
• 视频：8-7 神经网络训练识别3 (05:39)
• 视频：8-8 神F E J \ d ; c 1 X经网络训练识别4 (04:j ` @52)
• 视频：8-T a u u \ H v `9 本章小结 (03:52)
• 第9章 课程总结1 节 | 5分钟
• 对课程进行整体的回顾与总结
• 视频：9-1 课程总结 (04:37)

文件目录：

├─OpenCV+TensorFlow 入门人工智B v P % – + i能图像处理-299元-完结A D 5 [ e

│ │ 源码.zip

│ │

│ ├─第1章 课S u t {T g } 7 2 = ^ # m程导学

│ │ 1-1 计算机视觉导学.mp4W ` } _

│ │

│ ├u P $ wx ) / E Z ~ =─第2章 计算机视觉入门

│ │ 2-1 本章介绍.mps u w u # _ H U4

│ │ 2-J f – b %10 案例4：V v k像素读取写入.mp4

│ │ 2-11 tensorflow常量变量定义.mp4

│ │ 2-12 tensorflow运算原理.mp4

│ │ 2-13 常量变量四则运算.mp4

│ │ 2-14 矩阵基础[ a ? 6 ) v Q1.mp4

│ │ 2-15 矩阵基础2.mp4

│ │ 2-16 矩阵基础3.mp4

│ │ 2-17 numpy模块使用.mp4

│ │ 2-18 ma= s l ; ` \ n m Xtplotlib模块的使用(1).mp4

│ │ 2-18 matplotlib模块的使用.mp4

│B T j p │ 2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mpK ) @ $ J K t4

│ │ 2-2 Mac下: + w一站} ( O x k a g式开发环境anacob k p S l p S @nda搭建.mp4

│ │ 2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.q D &mL I Gp4

│ │ 2-21 小综合：8 D ( W a u R人工神经网络逼近股票价格3.mp4

│ │ 2-22 小{ * C u 0 | v _综合：人工y n G N神经网络逼近股票价格4.mp4

│ │ 2-_ # 2 3 ( 2 u f3 Windows下一站式开发s } 1 b环境anaconda搭建.mp4

│ │! M , 5 ; 3 2/ _ % V-4 测试案例helloWorld.mp4

│ │ 2-5 案例1：图片的读取和展示.mV i + w z F C wp4

│ │ 2-6 Opencv+ H h 2 ; c @ 1 d模块组织结构.mp4# e 3

│ │ 2X % w S V i-7 案例2：图片写入.mp4

│ │ 2-8 案例3：不同图6 k a 7 8 C片质量保存.mp4

│X ] J ! – | P = 0 │v ? S { 2-9 像素操作~ * O i s Y p基础.mp4

│ │ .html.url

│ │

│ ├─第3章 计算机视觉加强之几何变换

│ │ 3-1x E ; O ? q } p 本章介绍.mp4

│ │ 3-10 图片缩放.mp4

│& Y e & 4 y │ 3-11 图片仿射变换.mp4

│ │ 3-12 图片旋转.mp4

│ │ 3-13 图片几何变换小结.mp4

│ │ 3-2 图片缩放1.mp4

│ │ 3-3 图片缩放2.mp4

│ │ 3-4 图片缩放3.mp4

│ │ 3-5 图6 w =片剪切.mp3 q N M ! k b n4

│ │ 3-6 图片位移1k y q 8 ? J W L 0.mp4

│ │ 3-7 图片移位2.mp4

│ │ 3-8 图片移位3.mp4

│ │ 3-9 图片镜像.mp4

│ │

│ ├─第4章G K \ p V U } N 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制

│ │ 4-1 图像特效介绍.mp4

│ │ 4-10 边缘检测2.mp4

│ │ 4-11 浮雕效果.m= – &p4

│ │ 4-12 颜色映射.mp4v p J

│ │ 4-1k } Y3. 2 B / z ) 2 油画特效.mp4

│ │ 4-14 图像特效小结.mp4

│ │ 4-15 线段绘制.mp4

│ │ 4-1N u 0 7 8 h6 矩形圆形任意多边形绘制V ] 6 / X / I K.mp4

│ │ 4-17 文字图片绘制.mp4

│ │ 4-2 图像灰度处理1.@ k R { N Q : qmp4

│ │ 4-m , 8 I ] 0 j R h3 图0 3 e y像灰度处理2.mp4

│ │ 4-4 算法优化.mp4

│ │ 4-5 颜色反转.mp4

│ │ 4-6 马赛克.mp4

│ │ 4-7 毛玻璃.mp4

│ │ 4-8 图片融合.mp4

│ │ 4-9 边缘检测1.? 2 5 G 2 ( O 0 2mp4

│ │

│ ├─第5章 计算机视觉加强U , w .之图像美化

│ │ 5-1 美化. Z 0效果章节介绍.mp4

│ │ 5-10 磨皮美白.mp4

│ │ 5-11 高斯均值滤波.mp4

│ │ 5-12 中值1 ] H N y L & b滤波.mp4

│ │ 5-13 图像美化章节小结.mp4

│ │ 5-2 彩S H s X / b色图片直方图.mp4

│ │ 5-3 直方图均衡化.mp4

│ │ 5-4 图片修补.mp4

│V – N x _ │ 5-5 灰度直方图源j a ] \码.mpO M 6 ( & ( c )4

│ │ 5-6 彩色直v O h方图源码.mp4

│ │ 5-7 灰( K z $度直方图均衡化\ Q 4 3 Z 0 M.mp4

│ │ 5-8 彩色直方6 b # ( R 7 K H图均衡化.mp4

│ │ 5-9 亮度增强.mp4

│ │

│ ├─第6章 计算机视觉加强之机器学习t a T ;

│ │ 6-1 机器学习章节介绍.mp4

│ │ 6-10 SVM支持向量机1.mp4

│ │ 6-11 SVM支持向8 1 u $量机2.mp4

│ │ 6-1 S $ C @ m n12 SVM小结.mp4

│ │ 6& 9 ? – W-13 Hog特征1.mp4

│ │ 6-14 Hog特征2.mp4

│ │ 6-15 Hog特| 7 u \7 W & d ~ ^ Y s b征3.mp4

│ │ 6-t 0 ; –16 Hog特征4.mp4

│ │ 6| 2 J b ~ 1 Z |-17 Hog小结.mp4

│ │ 6-18 Hog_l 0 K * & @ M y sSVM小狮子识别1.mp4

│ │ 6-1F d [ x m9 Hog_SVM小狮子识别2.mp4

│ │ 6-2 视频分解图片.mp4

│ │ 6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4

│ │ 6-21 Hog_SVM小狮r { Q O 9 y z o子识别4.mp4

│ │ 6z B 1-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4

│\ 4 h : Jn e a G k Z 9 │ 6-2/ A t B r V ]3 机器学习小结.mp4

│ │ 6-W M ) F X 0 q X3 图片合d ? A ?成视频.m[ P e T K U Cp4L y f ~ : u \ !

│ │ 6-4 Haar特征1.mp4

│ │ 6-5 Haar特征2.mp4

│ │ 6-6 Haar特征3.mp4

│ │) W b ^ q i m 6 6-7 adaboost分类器1.mp4

│ │ 6-8 adB % @ ( $ x ~ aaboost分类器2.mp4

│ │ 6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4

│ │

│ ├─第7k & + U C [ O b章 手写数字识别

│ │ 7-1 章节介绍.mp4

│ │ 7-x Q \ V 6 t10 knn数字识别8.mp4

│ │ 7-11 kP y j F U Y j V 4nn数字识别{ L F ? H 09.mp4

│e C * q 2 a │ 7-12 knn数字识别10.mp4

│ │ 7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4

│ │ 7-14t X y $ ? l v z cnn, \ 4 B f 0 \ 5实现手写数字识别2.mp4

│ │ 7-15 cnn实现手写数字识别3.O Y = n zmp4– 6 y A s

│ │ 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4

│ │ 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4

│ │ 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4

│ │ 7-19 数字识别小结.mp4

│ │ 7-2 样本介绍.mp4) $ 7 \ p N =

│ │ 7-3 knn数字识别1.mp4

│ │ 7-4 knn数字识别2.mp4

│ │ 7-q s K { l h5 knn数字识别3.mp4

│ │ 7-6 kno T X w ` F e x Gn数字识别4.mp4

│ │ 7-7 knn数字识别5.mp4

│ │k d { R P U V L ) 7-8 knn数字识别6.mpl + @ 2 # d % |4

│ │ 7-9 kn{ J ^ 6 } J Nn数字识别7.mp4

│ │ .html.url

│ │

│ ├─第| 3 * $ f p Z8章 “刷脸”识别

│ │, o . . b U 8k w : %-1 章节介绍.k i : . fmp4

│ │ 8-2 最简单的图片爬虫` g Q U.mp4

│ │ 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4

│ │ 8-4 OpenCV预处理.mp4

│ │ 8-5 神经网络Z ` J Y ` \ 3训练识别1.mp4

│ │ 8T s v ( / , # N-6 神经网络训练识别2.mp4

│ │ 8-7 神经网络训练识别3.mp4

│ │ 8-8 神经网络训练识别4.mp4

│ │ 8-9 本章小结.mp4

│ │

│ └─第9章 课m s x } ^ e M c程总结

│ 9-18 S v ! 课程总结.mp4

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https://zy.98ke.com/zyjn/75272.html?ref=9400