什么是计算机视觉？
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
常用计算机视觉图像库
- 计算机视觉库 OpenCV
- 人脸识别 faceservice.cgi
- OpenCV的.NET版 OpenCVDotNet
- 人脸检测算法 jViolajones
- 运动检测程序 QMotion
- 视频监控系统 OpenVSS
- 手势识别 hand-gesture-detection
- 人脸检测识别 mcvai-tracking
- 人脸检测与跟踪库 asmlibrary
计算机视觉处理技术应用领域
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安全领域
指纹识别
人脸识别 -
军事领域
地形勘察
飞行物识别 -
生活领域
智能家居
购物 -
交通领域
车牌号识别、
无人驾驶
交通标志识别 -
医疗领域
心电图
B超
健康管理
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引导式教学
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操作性强
Python+计算机图像（视觉）处理课程大纲
| DAY 1 上午 | OpenCV使用 |
| 1.安装opencv 2.图像处理基础 3.图像运算和转换 4.图像平滑处理 5.图像梯度 6.图像边缘检测 7.图像金字塔 8.人脸检测和识别 |
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| DAY 1 下午 | 卷积神经网络介绍 |
| 1.CNN架构 2.卷积计算 3.卷积的步长 4.池化 5.Padding 6.MNIST网络结构介绍 |
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| DAY 2 上午 | Tensorflow使用 |
| 1.深度学习框架介绍 2.Tensorflow安装 3.Tensorlfow基础知识 4.Tensorflow线性回归 5.Tensorflow非线性回归 6.Mnist数据集合Softmax讲解 7.使用BP神经网络搭建手写数字识别 8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用 9.过拟合,正则化,Dropout 10.各种优化器Optimizer 11.改进手写数字识别网络 12.卷积神经网络CNN的介绍 13.使用CNN解决手写数字识别 |
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| DAY 2 下午 | keras使用 |
| 1.实现线性回归 2.实现非线性回归 3.MNIST数据集以及Softmax介绍 4.MNIST分类程序 5.交叉熵的应用 6.Dropout应用 7.正则化应用 8.优化器介绍及应用 9.CNN应用于手写数字识别 10.cifar-10图片分类 11.模型的保存和载入 12.绘制网络结构 |
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| DAY 3 上午 | 图像识别项目 |
| 1.介绍Google图像识别模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做图像识别 |
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| 猫狗分类项目 | |
| 1.图像数据预处理 2.猫狗分类-简单CNN 3.猫狗分类-VGG16-bottleneck 4.猫狗分类-VGG16-Finetune |
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| 验证码识别项目 | |
| 1.多任务学习介绍 2.验证码识别项目 |
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| DAY 3 下午 | 目标检测项目 |
| 1.目标检测任务介绍 2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍 3.YOLO算法介绍 4.SSD算法介绍 5.目标检测项目实战 |
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| 目标分割项目 | |
| 1.目标分割任务介绍 2.全卷积网络 3.双线性上采样 4.特征金字塔 5.Mask RCNN算法介绍 6.目标分割项目实战 |
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| 图像风格迁移项目 | |
| 1.图像风格迁移介绍 2.图像风格迁移项目实战 |
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| GAN项目 | |
| 1.生成式对抗网络GAN介绍 2.生成式对抗网络GAN项目实战 |
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