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课程简介:
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。课程大纲:
第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础
- CV背景介绍
- OpenCV完全解析基础
- 图像的基本操作:遍历图像6种方法,ROI选取等!
第二讲 初探计算机视觉
- VideoCapture类介绍
- Opencv编程常见错误
- Python环境搭建+语法
应用:机器学习在CV中的应用(python与C++多种演示)第三讲 空域图像处理的洪荒之力
- 图像卷积运算
- 边缘检测方法:sobel,canny以及图像拉普拉斯
应用:车牌识别项目第四讲:机器视觉中的特征提取与描述
- 霍夫变换
- 局部特征大汇总(GFTT,SIFT,SURF,FAST,ORB…)
应用:无人车项目提示第五讲:坐标变换与视觉测量
- 相机模型
- 2D、3D、坐标变换
- 相机标定
应用:增强现实技术simple VR不神秘(第四,第五讲综合演练)第六讲:深度学习在图像识别中的应用
分类:linear regression, neural networks
检测:bounding box regression) a2 L7
定位:localization’
应用:使用CNN进行图像识别第七讲:图像检索
- 图像检索与特征抽取
- 海量数据与快速检索
- 电商商品检索技术
应用:基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例第八讲:图像标注与问答
- 语言模型介绍
- LSTM模型与标注问题
- 应用:DenseCaption in Generating Captions in Images.1 K1 F# V
第九讲:3D计算机视觉
- 表面和外形重构
- 基于模型的重构
- 应用:人脸动画
第十讲:机器视觉项目实战
CV 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
下载地址
链接 https://pan.baidu.com/s/1JobTs5KaBKJJRqVOt9vTQw 密码 vw46