零基础Python入门计算机视觉2

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课程目录
课程介绍

课时1:【图片噪点】1.画质渣是怎么回事
课时2:【图片噪点】2.从Nvidia到强人工智能展望
课时3:【图片噪点】3.从白噪声到宇宙射线
课时4:【图片噪点】4.噪声像素变化的表达式
课时5:【图片基本去噪原理】1.我们关注的不是噪点而是去噪
课时6:【图片基本去噪原理】2.正态分布复习与构建
课时7:【图片基本去噪原理】之【中心极限定理补充1】
课时8:【图片基本去噪原理】之【中心极限定理补充2】
课时9:【ImageDerivative】之【Derivative概念回顾1】
课时10:【补充】【Derivative与PartialDerivative】1.导数与偏导数补充
课时11:【补充】【Derivative与PartialDerivative】2.导数的复习补充
课时12:【补充】【Derivative与PartialDerivative】3.mapping的思想介绍
课时13:【补充】【Derivative与PartialDerivative】4.偏导数的介绍
课时14:【补充】【Derivative与PartialDerivative】5.偏导数的推导
课时15:【补充】【Derivative与PartialDerivative】6.高纬度的图示
课时16:【补充】【课后可通过WolframAlpha快速建模计算辅助理解】
课时17:【补充】【课后可通过Sympy快速建模计算辅助理解】
课时18:【补充】【Multivariable函数可视化】1.matplotlib构建3D空间
课时19:【补充】【Multivariable函数可视化】2.构建与定义任意函数
课时20:【补充】【Multivariable函数可视化】3.contour3D的实现
课时21:【补充】【Multivariable函数可视化】4.3Dsurf
课时22:【补充】【Multivariable函数可视化】5.偏导数的图形意义与总结
课时23:【DiscreteDerivative】1.计算机视觉中的非连续性
课时24:【DiscreteDerivative】2.连续情况求导的数学表达
课时25:【DiscreteDerivative】3.计算机视觉中的非连续
课时26:【DiscreteDerivative】4.正反中央求导概念
课时27:【导数Masks】1.一维数轴上的故事
课时28:【导数Masks】2.通过矩阵批量计算
课时29:【Gradient梯度】1.偏导数的局限性与2D任意求导
课时30:【Gradient梯度】2.梯度向量大小与方向
课时31:【Gradient梯度】3.数学定义与2D平面内演示
课时32:【Gradient梯度】4.山坡的例子与3D变化最快的演示
课时33:【ImageDerivative】1.图像求导的本质为2d矩阵求导
课时34:【ImageDerivative】2.逐个window进行矩阵运算
课时35:【ImageDerivative】3.两个mask的口算结果
课时36:【ImageDerivative】4.图像与Kernel的Correlation定义
课时37:【ImageDerivative】5.Kernel的Correlation实例
课时38:【ImageDerivative】6.卷积初探与定义
课时39:【ImageDerivative】7.卷积的分布flip演示
课时40:【ImageDerivative】8.卷积的最终结果演示
课时41:【Gaussian_Filter】1.补充介绍mean与加权mean
课时42:【Gaussian_Filter】2.2D与3D的高斯分布数学定义
课时43:【Gaussian_Filter】3.Python快速构建2D高斯分布
课时44:【Gaussian_Filter】4.Python快速构建3D高斯分布1
课时45:【Gaussian_Filter】5.Python快速构建3D高斯分布2
课时46:【Gaussian_Filter】6.傅里叶转换卷积与高斯分布
课时47:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】1
课时48:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】2
课时49:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】3
课时50:【知识补充】【debug模式】之【StepOver】
课时51:【知识补充】【debug模式】之【自定义breakpoint】
课时52:【小项目】1.【手写Median_Filter去噪Salt_and_Pepper噪音】
课时53:【小项目】2.【我们的任务：还原蒙娜丽莎的微笑】
课时54:【小项目】3.【如何找思路：Doc文档最靠谱】
课时55:【小项目】4.【成功！蒙娜丽莎再也不朦胧了】
课时56:【小项目】5.【反思，巧用debug模式】
课时57:【小项目】6.【技巧，巧用断点与表达式验证】
课时58:【小项目】1.【调用多个库实现GaussianFilter】
课时59:【小项目】2.【调用多个库实现GaussianFilter】
课时60:【小项目】3.【调用多个库实现GaussianFilter】
课时61:【边缘检测EdgeDetection】1.回顾工具与进一步思考
课时62:【边缘检测EdgeDetection】2.你要做边缘检测有什么思路？
课时63:【边缘检测EdgeDetection】3.从Discontinuity本身入手
课时64:【边缘检测EdgeDetection】4.四种常见EdgeModel
课时65:【EdgeDetector关键】【smoothing】1.为什么第一步需要blurring
课时66:【EdgeDetector关键】【smoothing】2.Average_Box_Filter
课时67:【EdgeDetector关键】【smoothing】3.Gaussian_Noise的Avg
课时68:【EdgeDetector关键】【smoothing】4.GNoise的GaussianKernel
课时69:【EdgeDetector关键】【Prewitt边缘检测器流程】1.先smooth再der
课时70:【EdgeDetector关键】【Sobel边缘检测器流程】1.流程Prewitt对比
课时71:【EdgeDetector关键】【边缘检测与RGB探讨】1.BW与RGB探讨
课时72:【选修】【高级边缘检测】1【Marr-Hildreth】
课时73:【选修】【高级边缘检测】2【Marr-Hildreth】
课时74:【选修】【高级边缘检测】3【Marr-Hildreth】
课时75:【选修】【高级边缘检测】1【Canny_Operator】
课时76:【选修】【高级边缘检测】2【Canny_Operator】
课时77:【选修】【高级边缘检测】3【Canny_Operator】
课时78:【选修】【高级边缘检测】1【Hysteresis_Thresholding】
课时79:【选修】【高级边缘检测】2【Hysteresis_Thresholding】
课时80:【补充】【Divergence】1.从求导到梯度到散度
课时81:【补充】【Divergence】2.从Laplacian到空间投影
课时82:【补充】【Divergence】3.从磁场到水流到向量场
课时83:【补充】【Divergence】4.向量场中的辐射源与黑洞
课时84:【补充】【Divergence】5.散度的三种情况
课时85:【Divergence数学表达与推导】1
课时86:【Divergence数学表达与推导】2
课时87:【重要概念专题】【梯度下降】1.传统方法与lossfunc
课时88:【重要概念专题】【梯度下降】2.传统方法的可视化
课时89:【重要概念专题】【梯度下降】3.最优解推导与链式法则
课时90:【重要概念专题】【巧妙设计LearningRate】1
课时91:【重要概念专题】【巧妙设计LearningRate】2
课时92:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】1
课时93:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】2
课时94:【重要概念专题】【手推梯度怎么下降的】3
课时95:【重要概念专题】【梯度下降终止条件与推广】1
课时96:【重要概念专题】【梯度下降终止条件与推广】2

课程概述

车牌识别，人脸认证，医疗诊断，自动驾驶......
论AI真正大量落地的运用领域，非计算机视觉莫属。
前谷歌的CEO施密特曾说过:“如果有人给你在火箭上提供了一个位置，那么，别管位置好坏，先上去再说”。我们如何抓住人工智能浪潮中这一技术机会呢？如何快速入门了解计算机视觉与上手其运用呢？

本课程为《零基础Python入门计算机视觉系列》第二部分《过滤处理》，共76节课程，已经更新完毕，大纲如下：

1.图片噪点介绍
2.图片去噪基本原理
3.导数与偏导数补充
4.Multivariable函数可视化
5.DiscreteDerivative
6.Gradient梯度
7.ImageDerivative
8.Gaussian_Filter
9. 【必备技能与知识点补充】之【Debug与Prime】
10.【项目】【手写Median_Filter去Salt_Pepper】
11. 【边缘检测Edge_Detection】
12.【选修】【高级边缘检测】

课程特色在于Python使用常见的计算机视觉相关库，并通过相关功能的实现了解计算机视觉常见的算法与原理，在帮助大家打好Python与算法基础的同时，采用真实图像与视频项目进行实操分析与运用，欢迎大家加入哦~

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零基础Python入门计算机视觉2

课时1:【图片噪点】1.画质渣是怎么回事

课时2:【图片噪点】2.从Nvidia到强人工智能展望

课时3:【图片噪点】3.从白噪声到宇宙射线

课时4:【图片噪点】4.噪声像素变化的表达式

课时5:【图片基本去噪原理】1.我们关注的不是噪点而是去噪

课时6:【图片基本去噪原理】2.正态分布复习与构建

课时7:【图片基本去噪原理】之【中心极限定理补充1】

课时8:【图片基本去噪原理】之【中心极限定理补充2】

课时9:【ImageDerivative】之【Derivative概念回顾1】

课时10:【补充】【Derivative与PartialDerivative】1.导数与偏导数补充

课时11:【补充】【Derivative与PartialDerivative】2.导数的复习补充

课时12:【补充】【Derivative与PartialDerivative】3.mapping的思想介绍

课时13:【补充】【Derivative与PartialDerivative】4.偏导数的介绍

课时14:【补充】【Derivative与PartialDerivative】5.偏导数的推导

课时15:【补充】【Derivative与PartialDerivative】6.高纬度的图示

课时16:【补充】【课后可通过WolframAlpha快速建模计算辅助理解】

课时17:【补充】【课后可通过Sympy快速建模计算辅助理解】

课时18:【补充】【Multivariable函数可视化】1.matplotlib构建3D空间

课时19:【补充】【Multivariable函数可视化】2.构建与定义任意函数

课时20:【补充】【Multivariable函数可视化】3.contour3D的实现

课时21:【补充】【Multivariable函数可视化】4.3Dsurf

课时22:【补充】【Multivariable函数可视化】5.偏导数的图形意义与总结

课时23:【DiscreteDerivative】1.计算机视觉中的非连续性

课时24:【DiscreteDerivative】2.连续情况求导的数学表达

课时25:【DiscreteDerivative】3.计算机视觉中的非连续

课时26:【DiscreteDerivative】4.正反中央求导概念

课时27:【导数Masks】1.一维数轴上的故事

课时28:【导数Masks】2.通过矩阵批量计算

课时29:【Gradient梯度】1.偏导数的局限性与2D任意求导

课时30:【Gradient梯度】2.梯度向量大小与方向

课时31:【Gradient梯度】3.数学定义与2D平面内演示

课时32:【Gradient梯度】4.山坡的例子与3D变化最快的演示

课时33:【ImageDerivative】1.图像求导的本质为2d矩阵求导

课时34:【ImageDerivative】2.逐个window进行矩阵运算

课时35:【ImageDerivative】3.两个mask的口算结果

课时36:【ImageDerivative】4.图像与Kernel的Correlation定义

课时37:【ImageDerivative】5.Kernel的Correlation实例

课时38:【ImageDerivative】6.卷积初探与定义

课时39:【ImageDerivative】7.卷积的分布flip演示

课时40:【ImageDerivative】8.卷积的最终结果演示

课时41:【Gaussian_Filter】1.补充介绍mean与加权mean

课时42:【Gaussian_Filter】2.2D与3D的高斯分布数学定义

课时43:【Gaussian_Filter】3.Python快速构建2D高斯分布

课时44:【Gaussian_Filter】4.Python快速构建3D高斯分布1

课时45:【Gaussian_Filter】5.Python快速构建3D高斯分布2

课时46:【Gaussian_Filter】6.傅里叶转换卷积与高斯分布

课时47:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】1

课时48:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】2

课时49:【知识补充】【debug模式与密码学prime相关】3

课时50:【知识补充】【debug模式】之【StepOver】

课时51:【知识补充】【debug模式】之【自定义breakpoint】

课时52:【小项目】1.【手写Median_Filter去噪Salt_and_Pepper噪音】

课时53:【小项目】2.【我们的任务：还原蒙娜丽莎的微笑】

课时54:【小项目】3.【如何找思路：Doc文档最靠谱】

课时55:【小项目】4.【成功！蒙娜丽莎再也不朦胧了】

课时56:【小项目】5.【反思，巧用debug模式】

课时57:【小项目】6.【技巧，巧用断点与表达式验证】

课时58:【小项目】1.【调用多个库实现GaussianFilter】

课时59:【小项目】2.【调用多个库实现GaussianFilter】

课时60:【小项目】3.【调用多个库实现GaussianFilter】

课时61:【边缘检测EdgeDetection】1.回顾工具与进一步思考

课时62:【边缘检测EdgeDetection】2.你要做边缘检测有什么思路？

课时63:【边缘检测EdgeDetection】3.从Discontinuity本身入手

课时64:【边缘检测EdgeDetection】4.四种常见EdgeModel

课时65:【EdgeDetector关键】【smoothing】1.为什么第一步需要blurring

课时66:【EdgeDetector关键】【smoothing】2.Average_Box_Filter

课时67:【EdgeDetector关键】【smoothing】3.Gaussian_Noise的Avg

课时68:【EdgeDetector关键】【smoothing】4.GNoise的GaussianKernel

课时69:【EdgeDetector关键】【Prewitt边缘检测器流程】1.先smooth再der

课时70:【EdgeDetector关键】【Sobel边缘检测器流程】1.流程Prewitt对比

课时71:【EdgeDetector关键】【边缘检测与RGB探讨】1.BW与RGB探讨

课时72:【选修】【高级边缘检测】1【Marr-Hildreth】

课时73:【选修】【高级边缘检测】2【Marr-Hildreth】

课时74:【选修】【高级边缘检测】3【Marr-Hildreth】

课时75:【选修】【高级边缘检测】1【Canny_Operator】

课时76:【选修】【高级边缘检测】2【Canny_Operator】

课时77:【选修】【高级边缘检测】3【Canny_Operator】

课时78:【选修】【高级边缘检测】1【Hysteresis_Thresholding】

课时79:【选修】【高级边缘检测】2【Hysteresis_Thresholding】

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