计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程下载

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适合人群： 中级
课时数量： 10讲
更新程度： 完成
主要技术： OpenCV（C/C++编写） + Matlab + Python
用到技术： OpenCV（C/C++编写） + Matlab + Python

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课程描述

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计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程下载

课程介绍：
此套计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程从图像处理基础、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。教程共包含10节课的内容，从CV基础，到深度学习实战，由浅入深，每次课都推出实例应用，注重深入浅出、真枪实战。学习者需要一定的编程、图像处理基础，或者说学过编程学过点图像处理。

计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程包括：视频+课件代码资料

计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程目录结构介绍：

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
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
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

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

计算机视觉-从CV基础到深度学习实战视频教程部分资料截图展示：