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          計算機視覺-從CV基礎(chǔ)到深度學習實戰(zhàn)視頻教程下載

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          • 適合人群: 中級
          • 課時數(shù)量: 10講
          • 更新程度: 完成
          • 主要技術(shù): OpenCV(C/C++編寫) + Matlab + Python
          • 用到技術(shù): OpenCV(C/C++編寫) + Matlab + Python
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          課程描述

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          課程介紹:
          此套計算機視覺-從CV基礎(chǔ)到深度學習實戰(zhàn)視頻教程從圖像處理基礎(chǔ)、機器視覺中的特征提取與描述、坐標變換與視覺測量,到數(shù)據(jù)處理、圖像搜索、深度學習在圖像識別中的應用、圖像標注與問答、3D計算機視覺、機器視覺項目實戰(zhàn)。整個課程由淺入深,結(jié)合案例真槍實戰(zhàn),是不可多得的CV上佳課程。教程共包含10節(jié)課的內(nèi)容,從CV基礎(chǔ),到深度學習實戰(zhàn),由淺入深,每次課都推出實例應用,注重深入淺出、真槍實戰(zhàn)。學習者需要一定的編程、圖像處理基礎(chǔ),或者說學過編程 學過點圖像處理。

           

           

          計算機視覺-從CV基礎(chǔ)到深度學習實戰(zhàn)視頻教程包括:視頻+課件代碼資料
           


          計算機視覺-從CV基礎(chǔ)到深度學習實戰(zhàn)視頻教程目錄結(jié)構(gòu)介紹:

          第一講 工欲善其事必先利其器——圖像處理基礎(chǔ)
          1. CV背景介紹
          2. OpenCV完全解析基礎(chǔ)
          3. 圖像的基本操作:遍歷圖像6種方法,ROI選取等


          第二講  初探計算機視覺
          1. VideoCapture類介紹
          2. Opencv編程常見錯誤
          3. Python環(huán)境搭建+語法
          應用:機器學習在CV中的應用(python與C++多種演示)


          第三講 空域圖像處理的洪荒之力
          1. 圖像卷積運算
          2. 邊緣檢測方法:sobel,canny以及圖像拉普拉斯
          應用:車牌識別項目


          第四講:機器視覺中的特征提取與描述
          1. 霍夫變換
          2. 局部特征大匯總
          應用:無人車項目提示

          第五講:坐標變換與視覺測量
          1. 相機模型
          2. 2D、3D、坐標變換
          3. 相機標定
          應用:增強現(xiàn)實技術(shù)simple VR不神秘(第四,第五講綜合演練)

          第六講:深度學習在圖像識別中的應用
          分類:linear regression, neural networks
          檢測:bounding box regression
          定位:localization
          應用:使用CNN進行圖像識別


          第七講:圖像檢索
          1. 圖像檢索與特征抽取
          2. 海量數(shù)據(jù)與快速檢索
          3. 電商商品檢索技術(shù)
          應用:基于Tensorflow與近似最近鄰查找的圖像檢索示例

          第八講:圖像標注與問答
          1. 語言模型介紹
          2. LSTM模型與標注問題
          3. 應用:DenseCaption in Generating Captions in Images


          第九講:3D計算機視覺
          1. 表面和外形重構(gòu)
          2. 基于模型的重構(gòu)
          3. 應用:人臉動畫

          第十講:機器視覺項目實戰(zhàn)
          CV 實戰(zhàn):以鯨魚識別為例,利用深度學習解決Kaggle競賽中的圖像分類問題

           

           

           

          計算機視覺-從CV基礎(chǔ)到深度學習實戰(zhàn)視頻教程部分資料截圖展示:

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

           

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