慕课:OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理(无密完整)

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课程介绍:

课程资源名称:慕课:OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理(无密完整),资源大小:6.20G,详见下发截图与文件目录。

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课程文件目录:慕课:OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理(无密完整)[6.20G]

第1章 课程导学 [48.23M]

1-1 计算机视觉导学.mp4 [48.23M]

第2章 计算机视觉入门 [797.44M]

说明

2-1 本章介绍.mp4 [31.36M]

2-10 案例4:像素读取写入.mp4 [12.37M]

2-11 tensorflow常量变量定义.mp4 [28.84M]

2-12 tensorflow运算原理.mp4 [32.93M]

2-13 常量变量四则运算.mp4 [63.70M]

2-14 矩阵基础1.mp4 [63.05M]

2-15 矩阵基础2.mp4 [35.61M]

2-16 矩阵基础3.mp4 [29.04M]

2-17 numpy模块使用.mp4 [38.49M]

2-18 matplotlib模块的使用.mp4 [28.76M]

2-19 小综合:人工神经网络逼近股票价格1.mp4 [48.73M]

2-2 mac下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 [34.84M]

2-20 小综合:人工神经网络逼近股票价格2.mp4 [27.17M]

2-21 小综合:人工神经网络逼近股票价格3.mp4 [53.44M]

2-22 小综合:人工神经网络逼近股票价格4.mp4 [91.91M]

2-3 windows下一站式开发环境anaconda搭建.mp4 [21.40M]

2-4 测试案例helloworld.mp4 [18.77M]

2-5 案例1:图片的读取和展示.mp4 [22.73M]

2-6 opencv模块组织结构.mp4 [37.95M]

2-7 案例2:图片写入.mp4 [20.85M]

2-8 案例3:不同图片质量保存.mp4 [30.54M]

2-9 像素操作基础.mp4 [24.95M]

第3章 计算机视觉加强之几何变换 [371.58M]

3-1 本章介绍.mp4 [36.69M]

3-10 图片缩放.mp4 [21.62M]

3-11 图片仿射变换.mp4 [42.00M]

3-12 图片旋转.mp4 [21.82M]

3-13 图片几何变换小结.mp4 [20.80M]

3-2 图片缩放1.mp4 [21.84M]

3-3 图片缩放2.mp4 [44.01M]

3-4 图片缩放3.mp4 [36.15M]

3-5 图片剪切.mp4 [16.64M]

3-6 图片位移1.mp4 [20.33M]

3-7 图片移位2.mp4 [30.60M]

3-8 图片移位3.mp4 [12.97M]

3-9 图片镜像.mp4 [46.10M]

第4章 计算机视觉加强之图像特效&线段文字绘制 [665.33M]

说明

4-1 图像特效介绍.mp4 [93.68M]

4-10 边缘检测2.mp4 [53.09M]

4-11 浮雕效果.mp4 [19.36M]

4-12 颜色映射.mp4 [20.99M]

4-13 油画特效.mp4 [56.38M]

4-14 图像特效小结.mp4 [24.67M]

4-15 线段绘制.mp4 [38.86M]

4-16 矩形圆形任意多边形绘制.mp4 [46.99M]

4-17 文字图片绘制.mp4 [28.64M]

4-2 图像灰度处理1.mp4 [20.30M]

4-3 图像灰度处理2.mp4 [29.87M]

4-4 算法优化.mp4 [33.85M]

4-5 颜色反转.mp4 [32.15M]

4-6 马赛克.mp4 [36.64M]

4-7 毛玻璃.mp4 [38.53M]

4-8 图片融合.mp4 [36.68M]

4-9 边缘检测1.mp4 [54.64M]

第5章 计算机视觉加强之图像美化 [592.16M]

5-1 美化效果章节介绍.mp4 [59.90M]

5-10 磨皮美白.mp4 [25.93M]

5-11 高斯均值滤波.mp4 [52.50M]

5-12 中值滤波.mp4 [38.93M]

5-13 图像美化章节小结.mp4 [48.92M]

5-2 彩色图片直方图.mp4 [57.45M]

5-3 直方图均衡化.mp4 [54.30M]

5-4 图片修补.mp4 [45.12M]

5-5 灰度直方图源码.mp4 [25.91M]

5-6 彩色直方图源码.mp4 [33.72M]

5-7 灰度直方图均衡化.mp4 [76.69M]

5-8 彩色直方图均衡化.mp4 [50.32M]

5-9 亮度增强.mp4 [22.45M]

第6章 计算机视觉加强之机器学习 [1.65G]

6-1 机器学习章节介绍.mp4 [32.57M]

6-10 svm支持向量机1.mp4 [41.51M]

6-11 svm支持向量机2.mp4 [71.63M]

6-12 svm小结.mp4 [36.98M]

6-13 hog特征1.mp4 [59.28M]

6-14 hog特征2.mp4 [105.48M]

6-15 hog特征3.mp4 [54.85M]

6-16 hog特征4.mp4 [57.85M]

6-17 hog小结.mp4 [64.47M]

6-18 hog_svm小狮子识别1.mp4 [117.66M]

6-19 hog_svm小狮子识别2.mp4 [88.94M]

6-2 视频分解图片.mp4 [43.90M]

6-20 hog_svm小狮子识别3.mp4 [93.30M]

6-21 hog_svm小狮子识别4.mp4 [105.09M]

6-22 hog_svm小狮子识别5.mp4 [129.69M]

6-23 机器学习小结.mp4 [166.30M]

6-3 图片合成视频.mp4 [17.87M]

6-4 haar特征1.mp4 [24.65M]

6-5 haar特征2.mp4 [33.69M]

6-6 haar特征3.mp4 [17.16M]

6-7 adaboost分类器1.mp4 [128.29M]

6-8 adaboost分类器2.mp4 [76.39M]

6-9 haar+adaboost人脸识别.mp4 [123.56M]

第7章 手写数字识别 [1.54G]

说明

7-1 章节介绍.mp4 [5.95M]

7-10 knn数字识别8.mp4 [88.63M]

7-11 knn数字识别9.mp4 [59.27M]

7-12 knn数字识别10.mp4 [116.44M]

7-13 cnn实现手写数字识别1.mp4 [53.11M]

7-14 cnn实现手写数字识别2.mp4 [107.44M]

7-15 cnn实现手写数字识别3.mp4 [89.51M]

7-16 cnn实现手写数字识别4.mp4 [112.73M]

7-17 cnn实现手写数字识别5.mp4 [91.10M]

7-18 cnn实现手写数字识别6.mp4 [115.13M]

7-19 数字识别小结.mp4 [131.91M]

7-2 样本介绍.mp4 [18.25M]

7-3 knn数字识别1.mp4 [23.90M]

7-4 knn数字识别2.mp4 [57.62M]

7-5 knn数字识别3.mp4 [110.76M]

7-6 knn数字识别4.mp4 [87.22M]

7-7 knn数字识别5.mp4 [124.22M]

7-8 knn数字识别6.mp4 [83.19M]

7-9 knn数字识别7.mp4 [102.10M]

第8章 “刷脸”识别 [537.61M]

8-1 章节介绍.mp4 [22.14M]

8-2 最简单的图片爬虫.mp4 [122.03M]

8-3 ffmpeg初识_音频.mp4.mp4 [90.39M]

8-4 opencv预处理.mp4 [49.34M]

8-5 神经网络训练识别1.mp4 [21.77M]

8-6 神经网络训练识别2.mp4 [55.95M]

8-7 神经网络训练识别3.mp4 [63.90M]

8-8 神经网络训练识别4.mp4 [65.51M]

8-9 本章小结.mp4 [46.58M]

第9章 课程总结 [27.45M]

说明

9-1 课程总结.mp4 [27.45M]

源码.zip [39.32M]

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  • 最近更新2024年04月13日
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