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课程简介/ e) s6 F- } Q
本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。给有需要的朋友分享学习！！
- b2 W# r- \ ~课程大纲$ \- @. l, j# `3 r/ t v
金
G# J1 F, \ F第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础4 G' K: {! h0 h+ m) A9 X
1. CV背景介绍
. H- y0 L. E# h+ m! S4 i) D% \2. OpenCV完全解析基础
& C3 n1 E* h4 H w* f8 p \" J3. 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等& [' V# P7 @5 Z$ K
第二讲 初探计算机视觉
3 ?* j- r }* V9 K% X1. VideoCapture类介绍* i8 i8 i# B& M+ p
2. Opencv编程常见错误
. t% K d1 Q' t" i$ M3. Python环境搭建 语法
- I3 T9 l& O0 N7 z应用：机器学习在CV中的应用（python与C 多种演示）8 {( ?* u3 Z3 g# T
第三讲 空域图像处理的洪荒之力
) j' w7 f" Z% m) L1. 图像卷积运算$ M: J$ {# ?: j4 m$ [& i
2. 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯7 W# E5 b+ V$ g
应用：车牌识别项目) d: A: y( [+ ^' y m. e
第四讲：机器视觉中的特征提取与描述
2 R, J; }5 F6 i. _1 P1. 霍夫变换
( u# N$ }& B6 S3 a: j7 a2. 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）
& N1 j$ r6 I# \2 A0 D* s应用：无人车项目提示
/ P" ~! Q# j) V7 }, p% B( g' y7 R第五讲：坐标变换与视觉测量
; ~+ }% q6 j) U, n1. 相机模型
" v3 B$ f$ F8 M2. 2D、3D、坐标变换9 B& C* q) K: B8 w
3. 相机标定
: \. o1 B$ H$ i N8 W应用：增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）
$ X% K1 k. L+ n, q寒
" R1 M# I$ G% z- R" p; ]- o6 H第六讲：深度学习在图像识别中的应用
4 G0 r" C/ a3 K3 {9 A, W分类：linear regression, neural networks
& f! Y& H6 S* m检测：bounding box regression& H# e# O# a& J v5 X7 c
定位：localization C; a4 o7 t2 T: L- R
应用：使用CNN进行图像识别
8 ?. G6 |( w- T2 C \' J* D第七讲：图像检索5 E: |$ e5 A2 R9 B3 f& S7 T9 i2 a. C
1. 图像检索与特征抽取
/ i& P/ w1 s; A$ u( }7 L; J2. 海量数据与快速检索8 d8 i8 c! \$ S
3. 电商商品检索技术
8 d0 o8 e, B4 l5 F应用：基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例1 D3 E8 L0 [6 t
李1 q" a* z9 a/ G6 A2 E G
第八讲：图像标注与问答
& k' c/ f- u, M* U5 }9 n0 w: e1. 语言模型介绍5 f# U+ ?6 F/ g
2. LSTM模型与标注问题
2 J( F% V; u3 Q+ R; Q8 k7 B3. 应用：DenseCaption in Generating Captions in Images.- }: F1 ~- Q- L) X
第九讲：3D计算机视觉
1 m: s. x O0 g6 O1. 表面和外形重构
& v& p2 }6 X. n2. 基于模型的重构; r4 E. O- J/ V1 S
3. 应用：人脸动画
: @( b- l. L. V冯
- k4 Q4 K* m( b* z3 g) Q第十讲：机器视觉项目实战
! v- _( @& l5 }: [) ~; sCV 实战：以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题1 Q4 X f8 g) R4 r5 i) g( ~7 o
h7 i1 Z6 }* ?9 L+ o
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见0 }8 \% Q ^+ G% } k
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发表于 2022-6-7 09:39:01
