OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理 教程下载

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OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理
; K7 v. w; d. t- @/ p( R) x
课程介绍：
$ w9 u" q' J( _/ e3 @AI的火爆程度可以说是“妇孺皆知”，无论是“美颜”还是AR识别，身边越来越多的AI元素出现在我们的生活中，让我们的生活更加丰富多彩。在这次课程中，我们就来通过丰富有趣的案例，来学习人工智能中的计算机视觉技术，迈上机器学习新台阶。

% z" S2 v! o% ?1 {) H课程目录
1-1 计算机视觉导学.mp4
2-1 本章介绍.mp4
- c/ g: @" L7 B5 {" \( D, y2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
$ S$ C" `* N, K- V7 R2 N2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4
2-4 测试案例helloWorld.mp4
' P( O( w7 E: m2-5 案例1：图片的读取和展示.mp4
) m2 j6 e- [) m# E) y; ~% t2-6 Opencv模块组织结构.mp4
2-7 案例2：图片写入.mp4
2-8 案例3：不同图片质量保存.mp4
4 }3 X5 J9 y0 Z5 f% h2-9 像素操作基础.mp4
2-10 案例4：像素读取写入.mp4
8 T+ D* F1 r8 Q! {0 |  t$ A2-11 tensorflow常量变量定义.mp4
: Q, Z- z5 m) l  I! Y0 F5 z2-12 tensorflow运算原理.mp4
& E# n* G) A1 F; w% Y* C; j2-13 常量变量四则运算.mp4
4 y9 s  x' o# \$ X6 O, Q2-14 矩阵基础1.mp4
2-15 矩阵基础2.mp4
2-16 矩阵基础3.mp4
2-17 numpy模块使用.mp4
+ B7 R7 {5 i- I$ R- x$ k$ v2-18 matplotlib模块的使用.mp4
2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1.mp4
2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2.mp4
8 q" Z1 c+ m5 V$ P. k2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3.mp4
$ s  L* [* f( e& a+ m2-22 小综合：人工神经网络逼近股票价格4.mp4
( P. S8 N+ H; t6 G# l9 S, z3-1 本章介绍.mp4
3-2 图片缩放1.mp4
% {5 P2 w( w$ x5 u" e* ~0 p3-3 图片缩放2.mp4
3-4 图片缩放3.mp4
3-5 图片剪切.mp4
3-6 图片位移1.mp4
3-7 图片移位2.mp4
, z  j. h; w9 w7 C; j$ p3-8 图片移位3.mp4
3-9 图片镜像.mp4
8 _% z% T% A5 y& u3-10 图片缩放.mp4
3-11 图片仿射变换.mp4
3 {* ~0 v7 d3 o9 S. j; H) \3-12 图片旋转.mp4
/ ^0 d, U1 H; Q' @" Y3-13 图片几何变换小结.mp4
4-1 图像特效介绍.mp4
! c) s' c4 Y! n0 v4-2 图像灰度处理1.mp4
7 a2 K8 V- m4 k. Y2 u  g4-3 图像灰度处理2.mp4
1 d1 B/ I7 n7 H8 k6 ~1 i4-4 算法优化.mp4
8 w% P* H$ D! Y" k# l, p4-5 颜色反转.mp4
4-6 马赛克.mp4
4-7 毛玻璃.mp4
* v- }# O$ m& S- F4-8 图片融合.mp4
7 e* `4 D4 a& n% }* Y) K/ Q1 }4-9 边缘检测1.mp4
6 {8 \* a9 U" z3 Z, |; N# t) x' g4-10 边缘检测2.mp4
7 d5 W1 t' n/ B  W; j+ w4-11 浮雕效果.mp4
' Z- O* E! q1 C4-12 颜色映射.mp4
4-13 油画特效.mp4
  }! |% i' A# |: M6 w4-14 图像特效小结.mp4
. j7 s+ ^6 k. y0 W* @4-15 线段绘制.mp4
2 C' c% X2 _( J) k" R4 h# ^4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4
! V  f8 _- `  O, x/ Q7 j4-17 文字图片绘制.mp4
+ u. K6 P  V+ A& B  X- Q4 C5-1 美化效果章节介绍.mp4
: j+ O9 s1 m2 b' o5-2 彩色图片直方图.mp4
5-3 直方图均衡化.mp4
5-4 图片修补.mp4
$ ~! j. I& A9 v4 _" o$ d( O5-5 灰度直方图源码.mp4
5-6 彩色直方图源码.mp4
5-7 灰度直方图均衡化.mp4
  U6 N* J3 v" @  F5-8 彩色直方图均衡化.mp4
8 [) T# m2 ^& c5-9 亮度增强.mp4
5-10 磨皮美白.mp4
) q# K# f9 r: E& R0 Q0 l5 |/ s6 s5-11 高斯均值滤波.mp4
! `4 U+ ?, r0 x7 K+ F3 y- N3 }% g5-12 中值滤波.mp4
5-13 图像美化章节小结.mp4
( G6 M& Q5 i6 f. z6-1 机器学习章节介绍.mp4
6-2 视频分解图片.mp4
) H+ q$ o$ a% n+ t3 Z2 Y4 Y# M& u$ T6-3 图片合成视频.mp4
6-4 Haar特征1.mp4
; `' d' g/ ^9 ^) D/ Y2 m6-5 Haar特征2.mp4
) Z+ u. C9 O5 I% m6-6 Haar特征3.mp4
; U. I; B/ S# g6-7 adaboost分类器1.mp4
$ U1 `. K$ f5 G5 w9 o' K" F, q6-8 adaboost分类器2.mp4
6 S- l. A) @1 |6-9 Haar+adaboost人脸识别.mp4
6-10 SVM支持向量机1.mp4
9 N& x+ |$ A8 f) t6-11 SVM支持向量机2.mp4
6-12 SVM小结.mp4
, O5 t/ T6 }+ O( s2 B4 E6-13 Hog特征1.mp4
0 Q, Z) \. O9 L9 b8 [7 L6 G$ Q6-14 Hog特征2.mp4
. D3 ~, @% i4 P3 `6-15 Hog特征3.mp4
; p/ ^! X. Z* y7 b; F6-16 Hog特征4.mp4
6 ?% ^8 M, P# W0 X% A6-17 Hog小结.mp4
6-18 Hog_SVM小狮子识别1.mp4
6-19 Hog_SVM小狮子识别2.mp4
' M* a/ a5 C9 H" L6-20 Hog_SVM小狮子识别3.mp4
) P% y5 B2 \7 Q7 W2 m; l6 W$ T3 @6-21 Hog_SVM小狮子识别4.mp4
, E5 E4 [; s2 j6-22 Hog_SVM小狮子识别5.mp4
6-23 机器学习小结.mp4
8 i# e/ Q/ s" M# u4 U3 f7-1 章节介绍.mp4
7-2 样本介绍.mp4
. Y" }* s4 X/ C, G! c$ f7-3 knn数字识别1.mp4
7-4 knn数字识别2.mp4
7-5 knn数字识别3.mp4
7 a$ b$ [8 q- W8 ]* m7-6 knn数字识别4.mp4
7-7 knn数字识别5.mp4
) r2 s. F8 s7 w* Q7-8 knn数字识别6.mp4
* A) e' Z9 X$ V8 @2 }' C7-9 knn数字识别7.mp4
3 V" H/ J9 @7 P- n! {  Q/ t7-10 knn数字识别8.mp4
7-11 knn数字识别9.mp4
7-12 knn数字识别10.mp4
- S2 }: X0 C- I* u# H7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4
7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4
4 f/ R/ T7 r2 m1 l1 P, _7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4
0 g5 H. h/ z, w# C0 _, B0 Q$ a7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4
7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4
' Z( l9 D0 h6 N# i! g* {; i7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4
7 a6 ^) w9 Y0 _- z9 p8 U7-19 数字识别小结.mp4
8-1 章节介绍.mp4
8-2 最简单的图片爬虫.mp4
8-3 ffmpeg初识.mp4
8-4 OpenCV预处理.mp4
2 f& i$ J* ]8 D4 N' F. b8-5 神经网络训练识别1.mp4
5 B4 e  r% z0 m( k- T8-6 神经网络训练识别2.mp4
, W) _- m& S- ^( @' [8-7 神经网络训练识别3.mp4
6 G3 x& r9 R: o' Q% n$ e7 }$ W8-8 神经网络训练识别4.mp4
2 L5 i2 O; G, M6 w3 b8-9 本章小结.mp4
9-1 课程总结.mp4
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学习了不少知识，感谢楼主！