2018七月算法-机器视觉班 [从CV基础到深度学习实战]

资源介绍 课程简介:本课程课程大纲从图像处理基础、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。 课程大纲:第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础 CV背景介绍OpenCV完全解析基础图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等! 第二讲 初探计算机视觉 VideoCapture类介绍Opencv编程常见错误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 图像卷积运算边缘检测方法：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 霍夫变换局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）应用：无人车项目提示 第五讲：坐标变换与视觉测量 相机模型2D、3D、坐标变换相机标定应用：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) a2 L7定位：localization’应用：使用CNN进行图像识别 第七讲：图像检索 图像检索与特征抽取海量数据与快速检索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 语言模型介绍LSTM模型与标注问题应用：DenseCaption in Generating Captions in Images.1 K1 F# V 第九讲：3D计算机视觉 表面和外形重构基于模型的重构应用：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

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