计算机视觉班 [从CV基础到深度学习实战]

天亮说晚安

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。
7 W  X5 X4 I6 X: L  d2 g# i1 V
课程语言：OpenCV（C/C++编写） + Matlab + Python
' [3 U9 z* ^+ t, a9 j/ c3 U所需基础：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。
课程特色
) }, e: w8 m) \$ R' }# D应用实战：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。
0 L8 z: ~5 B- N" S. ?优秀内推：优秀学员可内推BAT、flag等国内外顶级一线互联网公司。

8 a) D4 @/ ^3 P! r
第1课 图像处理基础
+ Q& C8 Q% [6 v1 @知识点1： CV背景介绍
$ m% u" }4 A: k知识点2： OpenCV完全解析基础
知识点3： 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等
第2课 初探计算机视觉
8 L# z* T+ G# X7 P) b* u知识点1： VideoCapture类介绍
+ B7 P- p5 r0 [, o/ b. P( c0 L知识点2： Opencv编程常见错误
知识点3： Python环境搭建+语法
% L! k; Y0 x$ @+ f/ y实战项目： 机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）
  s, }9 d; u6 s2 U3 K( B第3课 空域图像处理的洪荒之力
; j% N& |3 O4 }. t: k知识点1： 图像卷积运算
9 m5 H$ T8 T( M1 b知识点2： 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯
: z2 E  j8 X, W; r实战项目： 车牌识别项目
& ^8 h5 z, ~# @$ m% B, ^) I+ q第4课 机器视觉中的特征提取与描述
! e% }6 ]6 e+ [" M5 F知识点1： 霍夫变换
知识点2： 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）
实战项目： 无人车项目提示
" j; `6 J9 m8 f3 y第5课 坐标变换与视觉测量
$ I" \. v$ B6 u6 w- h* j$ H知识点1： 相机模型
知识点2： 2D、3D、坐标变换
1 K$ c" W' ^- D5 R* ^, _$ m知识点3： 相机标定
- _7 g$ A, f8 A! {实战项目： 增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）
; L- S4 P5 }4 {; O第6课 卷积神经网络与迁移学习
) s: {3 F) I2 n: }( B知识点1： 分类：linear regression, neural networks
知识点2： 检测：bounding box regression
知识点3： 定位：localization
实战项目： 使用CNN进行图像识别
# [1 H: Q/ W- U9 ]5 i& n, E第7课 图像检索
; @( R3 s7 t4 U. w% q, K6 }* j知识点1： 图像检索与特征抽取
0 S/ _$ s1 M6 [6 u+ F. d, O5 J知识点2： 海量数据与快速检索
& {5 A# ]$ m3 ?& B3 T知识点3： 电商商品检索技术
: ^  a8 n* U0 v6 ]* Z9 E实战项目： 基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
0 ?6 N' d' J3 w1 E' {+ Y第8课 图像标注与问答
知识点1： 语言模型介绍
- Z1 i0 V# U6 C& @1 f) c知识点2： LSTM模型与标注问题
实战项目： DenseCaption in Generating Captions in Images.
第9课 3D计算机视觉
知识点1： 表面和外形重构
知识点2： 基于模型的重构
实战项目： 人脸动画
第10课 机器视觉项目实战
实战项目： 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

' n2 f: }! W; {0 h4 w" M0 r1 x