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  • OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理

    OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理 最后编辑:2022-11-18
    资源介绍: 高清MP4 资料齐全 网盘发货 一手资源免费更新包售后

    第1章 课程导学
    1-1 计算机视觉导学 (08:07)
    第2章 计算机视觉入门
    2-1 本章介绍 (04:34)
    2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建 (05:55)
    2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建 (03:38)
    2-4 测试案例helloWorld (06:30)
    2-5 案例1:图片的读取和展示 (06:24)
    2-6 Opencv模块组织结构 (05:09)
    2-7 案例2:图片写入 (05:22)
    2-8 案例3:不同图片质量保存 (06:31)
    2-9 像素操作基础 (06:11)
    2-10 案例4:像素读取写入 (05:04)
    2-11 tensorflow常量变量定义 (06:19)
    2-12 tensorflow运算原理 (04:59)
    2-13 常量变量四则运算 (09:38)
    2-14 矩阵基础1 (12:43)
    2-15 矩阵基础2 (09:19)
    2-16 矩阵基础3 (06:31)
    2-17 numpy模块使用 (08:00)
    2-18 matplotlib模块的使用 (06:14)
    2-19 小综合:人工神经网络逼近股票价格1 (07:47)
    2-20 小综合:人工神经网络逼近股票价格2 (11:04)
    2-21 小综合:人工神经网络逼近股票价格3 (05:44)
    2-22 小综合:人工神经网络逼近股票价格4 (08:14)
    第3章 计算机视觉加强之几何变换
    3-1 本章介绍 (04:10)
    3-2 图片缩放1 (06:11)
    3-3 图片缩放2 (08:56)
    3-4 图片缩放3 (07:47)
    3-5 图片剪切 (02:58)
    3-6 图片位移1 (04:43)
    3-7 图片移位2 (04:22)
    3-8 图片移位3 (03:04)
    3-9 图片镜像 (05:34)
    3-10 图片缩放 (04:43)
    3-11 图片仿射变换 (06:08)
    3-12 图片旋转 (03:49)
    3-13 图片几何变换小结 (02:20)
    第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制
    4-1 图像特效介绍 (06:12)
    4-2 图像灰度处理1 (04:51)
    4-3 图像灰度处理2 (05:34)
    4-4 算法优化 (04:23)
    4-5 颜色反转 (05:38)
    4-6 马赛克 (04:55)
    4-7 毛玻璃 (04:48)
    4-8 图片融合 (05:46)
    4-9 边缘检测1 (04:12)
    4-10 边缘检测2 (07:50)
    4-11 浮雕效果 (03:37)
    4-12 颜色映射 (03:49)
    4-13 油画特效 (09:42)
    4-14 图像特效小结 (03:09)
    4-15 线段绘制 (08:01)
    4-16 矩形圆形任意多边形绘制 (08:44)
    4-17 文字图片绘制 (05:40)
    第5章 计算机视觉加强之图像美化
    5-1 美化效果章节介绍 (04:45)
    5-2 彩色图片直方图 (08:54)
    5-3 直方图均衡化 (06:59)
    5-4 图片修补 (06:45)
    5-5 灰度直方图源码 (04:39)
    5-6 彩色直方图源码 (04:41)
    5-7 灰度直方图均衡化 (06:34)
    5-8 彩色直方图均衡化 (05:06)
    5-9 亮度增强 (03:28)
    5-10 磨皮美白 (03:17)
    5-11 高斯均值滤波 (07:06)
    5-12 中值滤波 (05:43)
    5-13 图像美化章节小结 (05:41)
    第6章 计算机视觉加强之机器学习
    6-1 机器学习章节介绍 (10:06)
    6-2 视频分解图片 (08:05)
    6-3 图片合成视频 (04:47)
    6-4 Haar特征1 (08:46)
    6-5 Haar特征2 (05:20)
    6-6 Haar特征3 (03:55)
    6-7 adaboost分类器1 (12:56)
    6-8 adaboost分类器2 (06:18)
    6-9 Haar+adaboost人脸识别 (12:25)
    6-10 SVM支持向量机1 (10:09)
    6-11 SVM支持向量机2 (08:03)
    6-12 SVM小结 (03:43)
    6-13 Hog特征1 (12:57)
    6-14 Hog特征2 (10:55)
    6-15 Hog特征3 (06:10)
    6-16 Hog特征4 (08:00)
    6-17 Hog小结 (06:56)
    6-18 Hog_SVM小狮子识别1 (12:34)
    6-19 Hog_SVM小狮子识别2 (09:33)
    6-20 Hog_SVM小狮子识别3 (08:24)
    6-21 Hog_SVM小狮子识别4 (09:52)
    6-22 Hog_SVM小狮子识别5 (10:20)
    6-23 机器学习小结 (16:11)
    第7章 手写数字识别
    7-1 章节介绍 (03:51)
    7-2 样本介绍 (03:55)
    7-3 knn数字识别1 (05:47)
    7-4 knn数字识别2 (05:45)
    7-5 knn数字识别3 (08:20)
    7-6 knn数字识别4 (05:01)
    7-7 knn数字识别5 (07:42)
    7-8 knn数字识别6 (05:18)
    7-9 knn数字识别7 (08:28)
    7-10 knn数字识别8 (07:46)
    7-11 knn数字识别9 (05:01)
    7-12 knn数字识别10 (07:55)
    7-13 cnn实现手写数字识别1 (09:54)
    7-14 cnn实现手写数字识别2 (08:49)
    7-15 cnn实现手写数字识别3 (06:13)
    7-16 cnn实现手写数字识别4 (08:21)
    7-17 cnn实现手写数字识别5 (09:35)
    7-18 cnn实现手写数字识别6 (07:23)
    7-19 数字识别小结 (11:42)
    第8章 “刷脸”识别
    8-1 章节介绍 (06:07)
    8-2 最简单的图片爬虫 (14:32)
    8-3 ffmpeg初识 (09:52)
    8-4 OpenCV预处理 (05:31)
    8-5 神经网络训练识别1 (06:00)
    8-6 神经网络训练识别2 (05:43)
    8-7 神经网络训练识别3 (05:39)
    8-8 神经网络训练识别4 (04:52)
    8-9 本章小结 (03:52)
    第9章 课程总结
    9-1 课程总结 (04:37)

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