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課程簡介:
本課程課程大綱從圖像處理基礎(chǔ)、機器視覺中的特征提取與描述、坐標變換與視覺測量，到數(shù)據(jù)處理、圖像搜索、深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用、圖像標注與問答、3D計算機視覺、機器視覺項目實戰(zhàn)。整個課程由淺入深，結(jié)合案例真槍實戰(zhàn)，是不可多得的CV上佳課程。

課程大綱:
第一講 工欲善其事必先利其器——圖像處理基礎(chǔ)

1. CV背景介紹
2. OpenCV完全解析基礎(chǔ)
3. 圖像的基本操作：遍歷圖像6種方法，ROI選取等!

第二講 初探計算機視覺

1. VideoCapture類介紹
2. Opencv編程常見錯誤
3. Python環(huán)境搭建+語法
   應(yīng)用：機器學(xué)習(xí)在CV中的應(yīng)用（python與C++多種演示）

第三講 空域圖像處理的洪荒之力

1. 圖像卷積運算
2. 邊緣檢測方法：sobel，canny以及圖像拉普拉斯
   應(yīng)用：車牌識別項目

第四講：機器視覺中的特征提取與描述

1. 霍夫變換
2. 局部特征大匯總（GFTT，SIFT，SURF，F(xiàn)AST，ORB…）
   應(yīng)用：無人車項目提示

第五講：坐標變換與視覺測量

1. 相機模型
2. 2D、3D、坐標變換
3. 相機標定
   應(yīng)用：增強現(xiàn)實技術(shù)simple VR不神秘（第四，第五講綜合演練）

第六講：深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用
分類：linear regression, neural networks
檢測：bounding box regression) a2 L7
定位：localization’
應(yīng)用：使用CNN進行圖像識別

第七講：圖像檢索

1. 圖像檢索與特征抽取
2. 海量數(shù)據(jù)與快速檢索
3. 電商商品檢索技術(shù)
   應(yīng)用：基于Tensorflow與近似最近鄰查找的圖像檢索示例

第八講：圖像標注與問答

1. 語言模型介紹
2. LSTM模型與標注問題
3. 應(yīng)用：DenseCaption in Generating Captions in Images.1 K1 F# V

第九講：3D計算機視覺

1. 表面和外形重構(gòu)
2. 基于模型的重構(gòu)
3. 應(yīng)用：人臉動畫

第十講：機器視覺項目實戰(zhàn)
CV 實戰(zhàn)：以鯨魚識別為例，利用深度學(xué)習(xí)解決Kaggle競賽中的圖像分類問題