第1章 课程导学 试看 1 节 | 9分钟

包括课程概述、课程安排、学习前提等方面的介绍，让同学们对计算机视觉有所理解

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• 视频： 1-1 计算机视觉导学 (08:07) 试看

第2章 计算机视觉入门 22 节 | 153分钟

通过OpenCV以及TensorFlow两个方面介绍计算机入门的相关知识。OpenCV侧重点在于为大家补充图像处理的相关基础，如像素、文件封装格式、灰度等级、颜色通道等的概念。TensorFlow重点在于通过对常量、变量、矩阵等的介绍，学习并掌握TensorFlow的基本使用。...

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• 视频： 2-1 本章介绍 (04:34)
• 视频： 2-2 Mac下一站式开发环境anaconda搭建 (05:55)
• 视频： 2-3 Windows下一站式开发环境anaconda搭建 (03:38)
• 视频： 2-4 测试案例helloWorld (06:30)
• 视频： 2-5 案例1：图片的读取和展示 (06:24)
• 视频： 2-6 Opencv模块组织结构 (05:09)
• 视频： 2-7 案例2：图片写入 (05:22)
• 视频： 2-8 案例3：不同图片质量保存 (06:31)
• 视频： 2-9 像素操作基础 (06:11)
• 视频： 2-10 案例4：像素读取写入 (05:04)
• 视频： 2-11 tensorflow常量变量定义 (06:19)
• 视频： 2-12 tensorflow运算原理 (04:59)
• 视频： 2-13 常量变量四则运算 (09:38)
• 视频： 2-14 矩阵基础1 (12:43)
• 视频： 2-15 矩阵基础2 (09:19)
• 视频： 2-16 矩阵基础3 (06:31)
• 视频： 2-17 numpy模块使用 (08:00)
• 视频： 2-18 matplotlib模块的使用 (06:14)
• 视频： 2-19 小综合：人工神经网络逼近股票价格1 (07:47) 试看
• 视频： 2-20 小综合：人工神经网络逼近股票价格2 (11:04)
• 视频： 2-21 小综合：人工神经网络逼近股票价格3 (05:44)
• 视频： 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 13 节 | 65分钟

本章节主要为大家介绍图像的几何变换。几何变换顾名思义就是对图片外形轮廓进行操作以适应不同的场景。如缩放、剪切、位移、镜像、旋转、仿射变换等。

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• 视频： 3-1 本章介绍 (04:10)
• 视频： 3-2 图片缩放1 (06:11)
• 视频： 3-3 图片缩放2 (08:56)
• 视频： 3-4 图片缩放3 (07:47)
• 视频： 3-5 图片剪切 (02:58)
• 视频： 3-6 图片位移1 (04:43)
• 视频： 3-7 图片移位2 (04:22)
• 视频： 3-8 图片移位3 (03:04)
• 视频： 3-9 图片镜像 (05:34)
• 视频： 3-10 图片缩放 (04:43)
• 视频： 3-11 图片仿射变换 (06:08)
• 视频： 3-12 图片旋转 (03:49)
• 视频： 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 17 节 | 97分钟

视频滤镜也是目前在计算机算法处理上比较火的一个方向之一，在本章节中将结合灰度、底板、马赛克、毛玻璃、边缘检测、油画效果等为大家介绍视频滤镜的使用

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• 视频： 4-1 图像特效介绍 (06:12)
• 视频： 4-2 图像灰度处理1 (04:51)
• 视频： 4-3 图像灰度处理2 (05:34)
• 视频： 4-4 算法优化 (04:23)
• 视频： 4-5 颜色反转 (05:38)
• 视频： 4-6 马赛克 (04:55)
• 视频： 4-7 毛玻璃 (04:48)
• 视频： 4-8 图片融合 (05:46)
• 视频： 4-9 边缘检测1 (04:12)
• 视频： 4-10 边缘检测2 (07:50)
• 视频： 4-11 浮雕效果 (03:37)
• 视频： 4-12 颜色映射 (03:49)
• 视频： 4-13 油画特效 (09:42)
• 视频： 4-14 图像特效小结 (03:09)
• 视频： 4-15 线段绘制 (08:01)
• 视频： 4-16 矩形圆形任意多边形绘制 (08:44)
• 视频： 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 13 节 | 74分钟

每个人都有一个爱美的心，在这个章节中大家可以通过磨皮美白、亮度增强、直方图均衡化、图像滤波等方法自己美化自己的照片。

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• 视频： 5-1 美化效果章节介绍 (04:45)
• 视频： 5-2 彩色图片直方图 (08:54)
• 视频： 5-3 直方图均衡化 (06:59)
• 视频： 5-4 图片修补 (06:45)
• 视频： 5-5 灰度直方图源码 (04:39)
• 视频： 5-6 彩色直方图源码 (04:41)
• 视频： 5-7 灰度直方图均衡化 (06:34)
• 视频： 5-8 彩色直方图均衡化 (05:06)
• 视频： 5-9 亮度增强 (03:28)
• 视频： 5-10 磨皮美白 (03:17)
• 视频： 5-11 高斯均值滤波 (07:06)
• 视频： 5-12 中值滤波 (05:43)
• 视频： 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 23 节 | 207分钟

本章节将结合haar+adaboost以及hog+svm分别实现人脸识别、卡通小狮子识别。将为大家介绍一个从训练到识别一个完整的机器学习案例。

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• 视频： 6-1 机器学习章节介绍 (10:06)
• 视频： 6-2 视频分解图片 (08:05)
• 视频： 6-3 图片合成视频 (04:47)
• 视频： 6-4 Haar特征1 (08:46) 试看
• 视频： 6-5 Haar特征2 (05:20)
• 视频： 6-6 Haar特征3 (03:55)
• 视频： 6-7 adaboost分类器1 (12:56)
• 视频： 6-8 adaboost分类器2 (06:18)
• 视频： 6-9 Haar+adaboost人脸识别 (12:25)
• 视频： 6-10 SVM支持向量机1 (10:09)
• 视频： 6-11 SVM支持向量机2 (08:03)
• 视频： 6-12 SVM小结 (03:43)
• 视频： 6-13 Hog特征1 (12:57)
• 视频： 6-14 Hog特征2 (10:55)
• 视频： 6-15 Hog特征3 (06:10)
• 视频： 6-16 Hog特征4 (08:00)
• 视频： 6-17 Hog小结 (06:56)
• 视频： 6-18 Hog_SVM小狮子识别1 (12:34)
• 视频： 6-19 Hog_SVM小狮子识别2 (09:33)
• 视频： 6-20 Hog_SVM小狮子识别3 (08:24)
• 视频： 6-21 Hog_SVM小狮子识别4 (09:52)
• 视频： 6-22 Hog_SVM小狮子识别5 (10:20)
• 视频： 6-23 机器学习小结 (16:11)

第7章 手写数字识别 19 节 | 137分钟

通过knn、cnn两种方式，并结合每种方法的矩阵维度变化，深层次的讲解手写数字识别案例，讲述不一样的案例。

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• 视频： 7-1 章节介绍 (03:51)
• 视频： 7-2 样本介绍 (03:55)
• 视频： 7-3 knn数字识别1 (05:47)
• 视频： 7-4 knn数字识别2 (05:45)
• 视频： 7-5 knn数字识别3 (08:20)
• 视频： 7-6 knn数字识别4 (05:01)
• 视频： 7-7 knn数字识别5 (07:42)
• 视频： 7-8 knn数字识别6 (05:18)
• 视频： 7-9 knn数字识别7 (08:28)
• 视频： 7-10 knn数字识别8 (07:46)
• 视频： 7-11 knn数字识别9 (05:01)
• 视频： 7-12 knn数字识别10 (07:55)
• 视频： 7-13 cnn实现手写数字识别1 (09:54)
• 视频： 7-14 cnn实现手写数字识别2 (08:49)
• 视频： 7-15 cnn实现手写数字识别3 (06:13)
• 视频： 7-16 cnn实现手写数字识别4 (08:21)
• 视频： 7-17 cnn实现手写数字识别5 (09:35)
• 视频： 7-18 cnn实现手写数字识别6 (07:23)
• 视频： 7-19 数字识别小结 (11:42)

第8章 “刷脸”识别 9 节 | 63分钟

在第六章的基础上，通过识别某个具体的人脸来达到“刷脸”的效果。该案例架构包含样本收集+图像预处理+神经网络训练识别。可以说是一个从样本到训练的完整项目。

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• 视频： 8-1 章节介绍 (06:07)
• 视频： 8-2 最简单的图片爬虫 (14:32)
• 视频： 8-3 ffmpeg初识 (09:52)
• 视频： 8-4 OpenCV预处理 (05:31)
• 视频： 8-5 神经网络训练识别1 (06:00)
• 视频： 8-6 神经网络训练识别2 (05:43)
• 视频： 8-7 神经网络训练识别3 (05:39)
• 视频： 8-8 神经网络训练识别4 (04:52)
• 视频： 8-9 本章小结 (03:52)

第9章 课程总结 1 节 | 5分钟

对课程进行整体的回顾与总结

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• 视频： 9-1 课程总结 (04:37)