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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 1. CV背景介绍 2. OpenCV完全解析基础 3. 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 1. VideoCapture类介绍 2. Opencv编程常见错误 3. 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 1. 图像卷积运算 2. 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 1. 霍夫变换 2. 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 1. 相机模型 2. 2D、3D、坐标变换 3. 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 1. 图像检索与特征抽取 2. 海量数据与快速检索 3. 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 1. 语言模型介绍 2. LSTM模型与标注问题 3. 应用:DenseCaption in Generating Captions in Images.1 K1 F# V 第九讲:3D计算机视觉 1. 表面和外形重构 2. 基于模型的重构 3. 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:
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初学乍练
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