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OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

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  • TA的每日心情
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2022-1-2 13:25:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    课程目录:

    第1章 课程导学
    1-1 计算机视觉导学  (08:07)
    第2章 计算机视觉入门
    2-1 本章介绍  (04:34)
    2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建  (05:55)
    2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建  (03:38)
    2-4 测试案例helloWorld  (06:30)
    2-5 案例1:图片的读取和展示  (06:24)
    2-6 Opencv模块组织结构  (05:09)
    2-7 案例2:图片写入  (05:22)
    2-8 案例3:不同图片质量保存  (06:31)
    2-9 像素操作基础  (06:11)
    2-10 案例4:像素读取写入  (05:04)
    2-11 tensorflow常量变量定义  (06:19)
    2-12 tensorflow运算原理  (04:59)
    2-13 常量变量四则运算  (09:38)
    2-14 矩阵基础1  (12:43)
    2-15 矩阵基础2  (09:19)
    2-16 矩阵基础3  (06:31)
    2-17 numpy模块使用  (08:00)
    2-18 matplotlib模块的使用  (06:14)
    2-19 小综合:人工神经网络逼近股票价格1  (07:47)
    2-20 小综合:人工神经网络逼近股票价格2  (11:04)
    2-21 小综合:人工神经网络逼近股票价格3  (05:44)
    2-22 小综合:人工神经网络逼近股票价格4  (08:14)
    第3章 计算机视觉加强之几何变换
    3-1 本章介绍  (04:10)
    3-2 图片缩放1  (06:11)
    3-3 图片缩放2  (08:56)
    3-4 图片缩放3  (07:47)
    3-5 图片剪切  (02:58)
    3-6 图片位移1  (04:43)
    3-7 图片移位2  (04:22)
    3-8 图片移位3  (03:04)
    3-9 图片镜像  (05:34)
    3-10 图片缩放  (04:43)
    3-11 图片仿射变换  (06:08)
    3-12 图片旋转  (03:49)
    3-13 图片几何变换小结  (02:20)
    第4章 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  (06:12)
    4-2 图像灰度处理1  (04:51)
    4-3 图像灰度处理2  (05:34)
    4-4 算法优化  (04:23)
    4-5 颜色反转  (05:38)
    4-6 马赛克  (04:55)
    4-7 毛玻璃  (04:48)
    4-8 图片融合  (05:46)
    4-9 边缘检测1  (04:12)
    4-10 边缘检测2  (07:50)
    4-11 浮雕效果  (03:37)
    4-12 颜色映射  (03:49)
    4-13 油画特效  (09:42)
    4-14 图像特效小结  (03:09)
    4-15 线段绘制  (08:01)
    4-16 矩形圆形任意多边形绘制  (08:44)
    4-17 文字图片绘制  (05:40)
    第5章 计算机视觉加强之图像美化
    5-1 美化效果章节介绍  (04:45)
    5-2 彩色图片直方图  (08:54)
    5-3 直方图均衡化  (06:59)
    5-4 图片修补  (06:45)
    5-5 灰度直方图源码  (04:39)
    5-6 彩色直方图源码  (04:41)
    5-7 灰度直方图均衡化  (06:34)
    5-8 彩色直方图均衡化  (05:06)
    5-9 亮度增强  (03:28)
    5-10 磨皮美白  (03:17)
    5-11 高斯均值滤波  (07:06)
    5-12 中值滤波  (05:43)
    5-13 图像美化章节小结  (05:41)
    第6章 计算机视觉加强之机器学习
    6-1 机器学习章节介绍  (10:06)
    6-2 视频分解图片  (08:05)
    6-3 图片合成视频  (04:47)
    6-4 Haar特征1  (08:46)
    6-5 Haar特征2  (05:20)
    6-6 Haar特征3  (03:55)
    6-7 adaboost分类器1  (12:56)
    6-8 adaboost分类器2  (06:18)
    6-9 Haar+adaboost人脸识别  (12:25)
    6-10 SVM支持向量机1  (10:09)
    6-11 SVM支持向量机2  (08:03)
    6-12 SVM小结  (03:43)
    6-13 Hog特征1  (12:57)
    6-14 Hog特征2  (10:55)
    6-15 Hog特征3  (06:10)
    6-16 Hog特征4  (08:00)
    6-17 Hog小结  (06:56)
    6-18 Hog_SVM小狮子识别1  (12:34)
    6-19 Hog_SVM小狮子识别2  (09:33)
    6-20 Hog_SVM小狮子识别3  (08:24)
    6-21 Hog_SVM小狮子识别4  (09:52)
    6-22 Hog_SVM小狮子识别5  (10:20)
    6-23 机器学习小结  (16:11)
    第7章 手写数字识别
    7-1 章节介绍  (03:51)
    7-2 样本介绍  (03:55)
    7-3 knn数字识别1  (05:47)
    7-4 knn数字识别2  (05:45)
    7-5 knn数字识别3  (08:20)
    7-6 knn数字识别4  (05:01)
    7-7 knn数字识别5  (07:42)
    7-8 knn数字识别6  (05:18)
    7-9 knn数字识别7  (08:28)
    7-10 knn数字识别8  (07:46)
    7-11 knn数字识别9  (05:01)
    7-12 knn数字识别10  (07:55)
    7-13 cnn实现手写数字识别1  (09:54)
    7-14 cnn实现手写数字识别2  (08:49)
    7-15 cnn实现手写数字识别3  (06:13)
    7-16 cnn实现手写数字识别4  (08:21)
    7-17 cnn实现手写数字识别5  (09:35)
    7-18 cnn实现手写数字识别6  (07:23)
    7-19 数字识别小结  (11:42)
    第8章 “刷脸”识别
    8-1 章节介绍  (06:07)
    8-2 最简单的图片爬虫  (14:32)
    8-3 ffmpeg初识  (09:52)
    8-4 OpenCV预处理  (05:31)
    8-5 神经网络训练识别1  (06:00)
    8-6 神经网络训练识别2  (05:43)
    8-7 神经网络训练识别3  (05:39)
    8-8 神经网络训练识别4  (04:52)
    8-9 本章小结  (03:52)
    第9章 课程总结
    9-1 课程总结  (04:37)


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    淡定,淡定,淡定……
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    发表于 2022-1-2 13:54:51 | 显示全部楼层
    楼主加油,我们都看好你哦。
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    发表于 2022-1-2 13:56:57 | 显示全部楼层
    感恩无私的分享与奉献
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    发表于 2022-1-2 13:58:05 | 显示全部楼层
    真是被感动的痛哭流涕……
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    发表于 2022-1-2 14:12:50 | 显示全部楼层
    无回帖,不论坛,这才是人道。
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    发表于 2022-1-2 14:23:31 | 显示全部楼层
    淡定,淡定,淡定……
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    太生气了,无法HOLD啦 >_<......
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    强烈支持楼主ing……
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