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。

课程语言：OpenCV（C/C++编写） + Matlab + Python
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
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。
, B7 P: X: c5 M3 x" ]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。

5 S2 N) ]0 V) m
第1课 图像处理基础
1 z/ g: {6 h) c知识点1： CV背景介绍
6 [% V( [7 D, q7 }! u6 v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
3 V  J8 H7 s+ |' g  [1 g知识点1： VideoCapture类介绍
知识点2： Opencv编程常见错误
知识点3： Python环境搭建+语法
2 K' k8 G4 O) u  C6 B实战项目： 机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）
第3课 空域图像处理的洪荒之力
  U: |1 ~) c3 p6 v2 x! v知识点1： 图像卷积运算
知识点2： 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯
实战项目： 车牌识别项目
) O. {* k" X9 J& H, Z第4课 机器视觉中的特征提取与描述
知识点1： 霍夫变换
知识点2： 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）
: T2 A" N! z' ^- c实战项目： 无人车项目提示
. E' z" w' P- O第5课 坐标变换与视觉测量
) [4 |0 ^" q3 c+ {( o, Z5 w知识点1： 相机模型
知识点2： 2D、3D、坐标变换
' j- C9 I) m5 Q- \知识点3： 相机标定
实战项目： 增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）
第6课 卷积神经网络与迁移学习
知识点1： 分类：linear regression, neural networks
! Y" e5 ^% C3 H- ~  X知识点2： 检测：bounding box regression
' V" d. j0 K2 A( u. I知识点3： 定位：localization
实战项目： 使用CNN进行图像识别
第7课 图像检索
知识点1： 图像检索与特征抽取
+ L; H" \, m7 r, w3 E知识点2： 海量数据与快速检索
! ]5 _9 q1 W  K知识点3： 电商商品检索技术
实战项目： 基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
0 y* f; ^$ @, L1 {6 T( F6 N; e- L第8课 图像标注与问答
4 K) F' U/ I" |# W6 j# N% P0 r知识点1： 语言模型介绍
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
7 Y! t( m) G; {$ @知识点1： 表面和外形重构
& E) v4 _! \8 p. k* }1 X/ z知识点2： 基于模型的重构
8 c5 ?" k# ^, h) B6 E- o- v实战项目： 人脸动画
  q4 \' ?4 s/ ?) G, A) ]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
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