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人工智能与计算机视觉

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计算机视觉是人工智能领域最火热的领域之一,作为一门研究可以让机器"看的见"的学问。已经成为了人们研究的热点课题。目前计算的视觉相对于其他的人工智能技术。已经发展的十分成熟。实现计算机视觉除了传统的算法部分,好包括当下的深度学习神经网络的实现。

课程概览
本门课程是计算机视觉的基础课程,一共有四章,主要内容包括图像处理的基本知识点和一些经典算法的讲解,前三章包括图像处理的基础,第四章是经典的检测算法yolo的讲解。每一章主要是结合理论和知识讲解,在后面的算法学习部分需要一定的深度学习基础。
授课讲师

梁剑鹏

担任人工智能讲师多年,擅长机器学习、深度学习、机器视觉的相关课程。华为人工智能开发者。同时还兼任python数据挖掘分析课程,授课风格通俗易懂,课堂中善于用生活例子帮助学生理解知识点。

课程大纲
  • 第1章opencv起步
  •     第1节 opencv简介 试听
    视频名称:第一节 opencv简介.mp4
  •     第2节 配置开发环境 试听
    视频名称:第二节 配置开发环境.mp4
  •     第3节 查看opencv文档和示例
  • 第2章图像处理常用方法
  •     第1节 Numpy简介
  •     第2节 图像基本处理
  •     第3节 图像形态学操作
  •     第4节 图像梯度计算
  •     第5节 直方图与傅里叶计算
  •     第6节 图像特征
  • 第3章图像金字塔和轮廓检测
  •     第1节 图像金字塔
  •     第2节 轮廓检测
  • 第4章图像处理经典算法
  •     第1节 经典算法概述
  •     第2节 yolo_v1整体思想和架构
  •     第3节 yolo_v2改进细节
  •     第4节 yolo v3网络模型
  •     第5节 yolo-v4版本算法解读
实验列表
  • 实验名称numpy基础教程
  • 实验描述numpy计算库的基本使用
  • 实验名称图像的基本操作
  • 实验描述图像的基本处理方法
  • 实验名称图像形态学处理
  • 实验描述膨胀,腐蚀,开闭园运算
  • 实验名称直方图与傅里叶变换
  • 实验描述直方图和傅里叶变换的opencv操作与效果
  • 实验名称梯度计算
  • 实验描述了解梯度计算
  • 实验名称图像特征
  • 实验描述sift特征、harris特征
  • 实验名称图像金字塔
  • 实验描述图像金字塔opencv操作
  • 实验名称轮廓检测
  • 实验描述轮廓检测opencv实现
  • 实验名称yolo_v3训练自己数据
  • 实验描述本实验主要是学习如何利用yolo_v3模型代码来训练自己的数据集。学会如何给自己的数据打标签,通过修改参数和相关配置文件来训练自己的数据集。
节数上课时间星期一 星期二星期三星期四 星期五星期六星期天
第1节08:00 - 08:40
第2节09:00 - 09:40
第3节10:00 - 10:40
第4节11:00 - 11:40
第5节14:00 - 14:40
第6节15:00 - 15:40
第7节16:00 - 16:40
第8节17:00 - 17:40
天数上课日期上课时间内容
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课程名称:
人工智能与计算机视觉
课程原价:
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