|
===============课程目录=============== S/ t2 \, E! g1 f% h% w
(1)\课程准备阶段- b ?$ \- J1 P7 g3 ?6 Q
├─(2) 1-1 课程准备.mp4
6 g6 _% R: q3 e- X) Y( C├─(3) 2-1 课程内容.mp4
7 r" J; R1 ^6 O: A8 B├─(4) 2-10 案例4:像素读取写入.mp4
7 q+ {2 r# i! @6 n├─(5) 2-11 tensorflow常量变量定义.mp4
Q/ y1 Q9 T' ]; d├─(6) 2-12 tensorflow运算原理.mp4
0 k$ u5 E7 y+ Q├─(7) 2-13 常量变量四则运算.mp4
# s7 A) ~6 r0 ^& L5 g├─(8) 2-14 矩阵基础1.mp4
& }& X- Y1 |+ L/ o; j. y├─(9) 2-15 矩阵基础2.mp45 M. w( A7 O0 T+ [ O2 P
├─(10) 2-16 矩阵基础3.mp47 C* {$ b; X- S: R3 S Z7 v# v1 p
├─(11) 2-17 numpy模块使用.mp4 I2 s$ `: F( J/ A5 w2 Y
├─(12) 2-18 matplotlib模块的使用.mp4
. {" M5 [# y# \3 n/ q├─(13) 2-19 小综合:人工神经网络逼近股票价格1.mp4' F( z4 X5 i2 C6 _4 R( X/ }
├─(14) 2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4$ [- ^- h- |2 j* {! A7 B
├─(15) 2-20 小综合:人工神经网络逼近股票价格2.mp4
. ~, p( P F# f2 o& n$ s├─(16) 2-21 小综合:人工神经网络逼近股票价格3.mp4
6 ?+ M* ^- u, P, i$ O7 J├─(17) 2-22 小综合:人工神经网络逼近股票价格4.mp4! b5 W* h* n. ], ~. x
├─(18) 2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4' m. t; J* b6 S
├─(19) 2-4 测试案例helloWorld.mp44 S* @) I- z, ?0 d- Z
├─(20) 2-5 案例1:图片的读取和展示.mp4+ G6 O7 k$ E4 X7 M' V
├─(21) 2-6 Opencv模块组织结构.mp4" ^6 b( M0 i/ }3 b
├─(22) 2-7 案例2:图片写入.mp4
9 y% F0 E/ D* K% E+ O├─(23) 2-8 案例3:不同图片质量保存.mp40 {. b. x7 X7 M6 Z& U2 E, Z
├─(24) 2-9 像素操作基础.mp4
9 g- E$ `# }& k5 h├─(25) 3-1 本章介绍.mp49 h( L+ [/ n: D) H* J: `5 j
├─(26) 3-10 图片缩放.mp41 ]8 y! |5 A, S4 N# Z4 O* |" m
├─(27) 3-11 图片仿射变换.mp4
: U5 k$ @) L, C- W) F├─(28) 3-12 图片旋转.mp47 E' h8 N& j) s4 j* f
├─(29) 3-13 图片几何变换小结.mp4
4 p/ |& K+ p2 T$ b2 C├─(30) 3-2 图片缩放1.mp4
9 b% |) {6 E% `" w3 h' z0 t├─(31) 3-3 图片缩放2.mp4* U' g. F% y2 N7 \) o+ `2 N
├─(32) 3-4 图片缩放3.mp4 W5 z; a5 T& j- Y5 a" j( g) G
├─(33) 3-5 图片剪切.mp49 \( P- L' W) v# u# B: I2 w% d
├─(34) 3-6 图片位移1.mp4
) v9 d) Z) P! n├─(35) 3-7 图片移位2.mp46 a: t$ b% h, j! i" g
├─(36) 3-8 图片移位3.mp43 T5 E# G- Z, D+ }
├─(37) 3-9 图片镜像.mp4
; @3 @9 `* Z4 G├─(38) 4-1 图像特效介绍.mp4
! b; q% m0 a# t& t- H├─(39) 4-10 边缘检测2.mp4
9 t1 M, W# X f) Y├─(40) 4-11 浮雕效果.mp4
% x0 }* b. ^* X! Z, U├─(41) 4-12 颜色映射.mp4
, z' d0 f# L+ z U8 Y& e- a├─(42) 4-13 油画特效.mp49 \. o4 M5 o" c- l' X
├─(43) 4-14 图像特效小结.mp4, M4 D5 k' h+ w. {& k
├─(44) 4-15 线段绘制.mp4! N- c+ E) v" @% K
├─(45) 4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4
" r0 \3 U% _) Q- a1 @; F8 g6 h" X7 w├─(46) 4-17 文字图片绘制.mp4
" [2 p- C: K1 z9 \8 K, x├─(47) 4-2 图像灰度处理1.mp4
% @+ V) z( m5 [, o+ k├─(48) 4-3 图像灰度处理2.mp4
3 R% c2 K; A/ \+ d9 \├─(49) 4-4 算法优化.mp4
% \2 j0 D' W! s5 z├─(50) 4-5 颜色反转.mp4
& Z. h8 r& c$ n" t├─(51) 4-6 马赛克.mp4
+ c; m1 ^8 K$ ~7 x- a8 b8 ?2 |6 A1 F├─(52) 4-7 毛玻璃.mp4
+ _% p1 l6 Q4 R5 e% k U6 L1 V├─(53) 4-8 图片融合.mp4
/ v, K& B" w8 S9 s. v) W3 R: V: [├─(54) 4-9 边缘检测1.mp4" z& J7 z8 ]" t" ^
├─(55) 5-1 美化效果章节介绍.mp4- |1 n! G! x- ? q
├─(56) 5-10 磨皮美白.mp43 q' }6 I# v+ O6 n
├─(57) 5-11 高斯均值滤波.mp4. T. ?; U; K1 T
├─(58) 5-12 中值滤波.mp49 p- I) S, `& u
├─(59) 5-13 图像美化章节小结.mp4
/ K: q% \" S6 u' b* h2 _& F├─(60) 5-2 彩色图片直方图.mp46 _- S7 Y' J, L" h% x* q
├─(61) 5-3 直方图均衡化.mp4
2 a; o' p4 ]+ q├─(62) 5-4 图片修补.mp4" {% p' q5 E- E7 q
├─(63) 5-5 灰度直方图源码.mp4
8 m& @ S. y) y: q2 k( |├─(64) 5-6 彩色直方图源码.mp4: v% G& I0 [* C6 M7 E
├─(65) 5-7 灰度直方图均衡化.mp4" X5 T" b5 b. O$ _2 V0 u. b \
├─(66) 5-8 彩色直方图均衡化.mp46 m% n0 k8 M- z9 u1 n& _2 C
├─(67) 5-9 亮度增强.mp4
7 t$ C! j h! F├─(68) 6-1 机器学习章节介绍.mp4
0 M0 ~& `" F1 k. T. W├─(69) 6-10 SVM支持向量机1.mp4
1 F; |* }- [0 J: b, w$ K├─(70) 6-11 SVM支持向量机2.mp4# e5 y7 O( E3 q( l+ o
├─(71) 6-12 SVM小结.mp4
/ x" T# _5 ~0 i7 W) a├─(72) 6-13 Hog特征1.mp4, v: I8 o$ q# V m: J; f4 T% q
├─(73) 6-14 Hog特征2.mp4
6 R0 z, _1 d& p$ \├─(74) 6-15 Hog特征3.mp4
7 v* o. E1 H0 a' l" Q6 K├─(75) 6-16 Hog特征4.mp4
" u$ d* |. t* x+ M1 Q├─(76) 6-17 Hog小结.mp4
7 u3 u: {6 B. s, B+ P8 F├─(77) 6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4
6 [) _: T# c' Y+ h$ {├─(78) 6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4
/ \2 Z# `7 X8 j. N├─(79) 6-2 视频分解图片.mp4 j6 i% \9 k1 \- [( L) o7 i% h; Y
├─(80) 6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4
% A- Q& u- c: m1 }├─(81) 6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4
3 S( s1 H( D1 l9 h W" t( B! f├─(82) 6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp46 ]" Y$ E! `5 O4 D' {$ @/ q: h
├─(83) 6-23 机器学习小结.mp4& V2 Q0 X$ D5 G+ M( |# z
├─(84) 6-3 图片合成视频.mp48 ^8 a3 e/ L. ]& l% G5 x, j
├─(85) 6-4 Haar特征1.mp4
. x% g9 l: U2 O' s├─(86) 6-5 Haar特征2.mp4
4 `7 m0 z# P! S5 j├─(87) 6-6 Haar特征3.mp4- i; _! ?+ E. a& q6 C4 D
├─(88) 6-7 adaboost分类器1.mp4
# R$ S9 b! R5 L" B├─(89) 6-8 adaboost分类器2.mp4
% r% T" H7 B5 [/ |9 F$ n; O├─(90) 6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4
0 _: i6 F, [& d) u0 B3 k/ k, o9 N├─(91) 7-1 章节介绍.mp44 F* D6 O) I: \. \1 J
├─(92) 7-10 knn数字识别8.mp4/ o* s' o8 @) d) k% C) B
├─(93) 7-11 knn数字识别9.mp4
2 Y4 y, ~$ W5 U' ]├─(94) 7-12 knn数字识别10.mp4
/ J) C! i4 {2 g9 s├─(95) 7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4, {- Y8 @6 _$ o% ^3 a
├─(96) 7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4
9 s/ R6 \! C i9 Y7 R├─(97) 7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4
9 h5 ]* y' B4 {3 E├─(98) 7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4) n: Y0 g" r. {/ {" A+ w
├─(99) 7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4% o+ C! B( d& m. ?. m# P
├─(100) 7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4* d* n) f& E' |6 e+ ~* b( h
├─(101) 7-19 数字识别小结.mp4
S# k/ s) ?8 {9 D8 y& S- |├─(102) 7-2 样本介绍.mp4
1 S4 o- e; {8 F R' E6 ]├─(103) 7-3 knn数字识别1.mp4) G4 b9 t8 z7 V3 Z5 S6 R
├─(104) 7-4 knn数字识别2.mp4# k# W: O4 c4 p$ V+ P% W4 Q/ d
├─(105) 7-5 knn数字识别3.mp4
: t B( i8 a: ]0 @( L! ?5 [: J├─(106) 7-6 knn数字识别4.mp44 n |( \. ]4 Q8 {4 u1 h5 C
├─(107) 7-7 knn数字识别5.mp4
- e/ p c/ \: F5 Z├─(108) 7-8 knn数字识别6.mp42 q0 z2 |; j& B) I" D6 _
├─(109) 7-9 knn数字识别7.mp4$ N# _+ J+ x5 i/ ]
├─(110) 8-1 章节介绍.mp48 z# r3 ~+ P5 A) c8 p3 Z% e+ n4 S
├─(111) 8-2 最简单的图片爬虫.mp46 Z7 P; o9 f5 i- n$ S% G+ q
├─(112) 8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4
" G }" [, Y9 S: s├─(113) 8-4 OpenCV预处理.mp4
8 z& w" v2 b2 A" o$ _1 ]; O├─(114) 8-5 神经网络训练识别1.mp4
" \4 z" o; A: t├─(115) 8-6 神经网络训练识别2.mp4/ h) m. u: ^$ n; e
├─(116) 8-7 神经网络训练识别3.mp46 j8 {( t( W' _4 L
├─(117) 8-8 神经网络训练识别4.mp4) s8 P. i: \ b8 q8 v" Z; t8 S
├─(118) 8-9 mp4
' }0 N8 C6 Y, |7 _( x├─(119) 9-1 所有课程收尾.mp4, @% U r4 r. v
课程配套源码.zip
; ]/ x! [6 U, C% C8 R6 q5 t2 F2 \: i9 m6 ?6 V% F
% F; \% t0 |" j$ G9 p6 n: q
; }1 }% m! U1 U5 S7 M
7 p m/ k$ b2 P+ E' g6 ]) u, X资源下载地址和密码(百度云盘): [/hide] 百度网盘信息回帖可见) c) R- ~ g! i- j+ @4 D
* v: V/ S5 f+ M; u8 _8 ]- o2 B, C1 i4 [* x" X
5 K4 }# O; u w本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|