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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
专业经验： 蔡老师拥有深厚的Oracle数据库专业背景，具备多年数据库运维和开发经验。 在多家知名银行和互联网公司担任关键技术岗位，负责数据库平台的设计、搭建、性能调优和故障处理。 教学经验： 五年的专业IT教学经验，对Oracle技术结构体系有深刻的认识和理解。 能够以形象生动的方式讲解复杂概念，注重教学的深度和广度。 擅长领域： Oracle数据库管理与优化 数据库架构设计与实施 数据库性能调优与故障排除 数据库安全与高可用性解决方案 蔡老师凭借其丰富的实战经验和教学经验，能够有效地传授Oracle数据库的专业知识，帮助学生构建扎实的技术基础并提升实战能力。他的课程深受学员好评，被认为是技术教育领域的专家。 成功领导电信翼支付的年度巡检项目，为20套系统提供深度优化建议，有效处理了UNDO表空间使用率100%的问题，获得客户的高度认可。 管理娇兰佳人电商的POS和WMS业务数据库维保，涉及30+套上T级别数据库，确保了业务数据库的稳定运行。 为中国燃气全公司7套Oracle数据库提供维保服务，保障了业务数据库的稳定和高效运行。 在中移动（西藏）计费系统割接项目中，负责10g到11g的数据迁移工作，处理了20T的数据量，编写并优化了数据同步及校验脚本，确保了割接过程的顺利进行。
课程大纲
- 第1章opencv起步
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第1节 opencv简介
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第2节 配置开发环境
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第3节 查看opencv文档和示例
- 第2章图像处理常用方法
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第1节 Numpy简介
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第2节 图像基本处理
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第3节 图像形态学操作
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第4节 图像梯度计算
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第5节 直方图与傅里叶计算
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第6节 图像特征
- 第3章图像金字塔和轮廓检测
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第1节 图像金字塔
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第2节 轮廓检测
- 第4章图像处理经典算法
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第1节 经典算法概述
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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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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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