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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
通过IT培训订阅制的灵活学习模式,涵盖在线直播互动、面授课程深度解析及海量视频订阅资源,全方位助力您的技能提升。
人工智能(AI):
人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。它旨在使计算机具备像人类一样的智能,能够感知、理解、推理和决策。
计算机视觉(Computer Vision):
计算机视觉是一门以人类视觉系统为模型,利用数字图像处理、计算机图形学、模式识别等技术来处理和解释图像或视频,并从中提取有用信息的学科。它利用计算机模拟人类视觉系统的功能,实现对图像和视频信息的自动理解与分析。
- 计算机视觉是人工智能的一个重要分支,它依赖于人工智能的技术和方法来实现对图像和视频信息的处理和理解。例如,深度学习作为人工智能的一种重要方法,为计算机视觉提供了强大的技术支持,通过构建深度神经网络模型,实现对图像特征的自动学习和提取。
- 同时,人工智能也需要计算机视觉技术来扩展其应用领域,使其能够更好地模拟人类的视觉感知能力。
授课讲师
![](https://www.borimooc.com/itmoocPic/teacherInfo/2023-10/29179_1698745460597.jpg)
专业成就: 在云计算与云服务领域,拥有华为双IE专家资格认证。撰写的技术文章《云上主机安全设计》被收录于华为专家有料,并获得了1700次的阅读量。 教育贡献: 每年培养超过250名华为认证人才,包括HCIA、HCIP和HCIE不同级别的认证。去年,共有131名学员获得HCIA认证,85名获得HCIP认证,20名获得HCIE认证。 教学风格: 授课方式以深入浅出、通俗易懂为特点,能够与学生建立良好的互动关系,使课堂氛围生动有趣。课后讨论环节进一步加深学生对技术的理解,激发学习热情。 学术地位: 作为高校的客座教授,享有学术界和业界的广泛认可。
课程大纲
- 第1章opencv起步
-
    第1节 opencv简介 试听
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    第2节 配置开发环境 试听
-
    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
- 实验名称梯度计算
- 实验描述了解梯度计算
- 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 |
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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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