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?
本课程为连载课程,共计500节课左右,正在连载更新中~
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,大纲如下:
1.图像处理(包括相关库安装与基本图像处理操作)预计50节课左右
2.过滤处理与特征提取(包括图像过滤,高斯模糊,边缘检测等)预计50节课左右
3.高级图像特征检测(oFAST检测,rBRIEF方法)预计100节课左右
4.图像分割(轮廓检测,分水岭算法)预计100节课左右
5.机器学习与神经网络的运用(逻辑回归,支持向量机,K近邻,MNIST分类等)预计100节课左右
6.计算机视觉进阶(OpenCV,Haar Cascade,SIFT,KCF,LK追踪)预计100节课左右
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?
本课程为连载课程,共计500节课左右,正在连载更新中~
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,大纲如下:
1.图像处理(包括相关库安装与基本图像处理操作)预计50节课左右
2.过滤处理与特征提取(包括图像过滤,高斯模糊,边缘检测等)预计50节课左右
3.高级图像特征检测(oFAST检测,rBRIEF方法)预计100节课左右
4.图像分割(轮廓检测,分水岭算法)预计100节课左右
5.机器学习与神经网络的运用(逻辑回归,支持向量机,K近邻,MNIST分类等)预计100节课左右
6.计算机视觉进阶(OpenCV,Haar Cascade,SIFT,KCF,LK追踪)预计100节课左右