OpenCV机器学习核心教程视觉高端视频教程 视频讲义+代码

数字图像处理是一门前沿交叉学科。其应用博大精深,领域丰富;OpenCV是更为流行和广泛运用的机器视觉库。本课程关注怎样运用OpenCV编写程序,解决实际项目问题。

本课程更注重运用而非理论,因此即使你不具备基础知识,但是在一步一步的讲解中,按图索骥,也能够快速入门,并且建立起知识框架;对于具备一定基础的开发者来说,学习本门课程能够加速对图像处理程序的理解,并且逐渐积累起自己的开发框架。


目录


<OpenCV视觉处理核心课程>

├opencv-3.0.0.zip

├课程介绍.txt

├图像处理与计算机视觉基础总结.docx

├<第八讲:图像标注与问答>

│  ├第8课cv_julyonline_caption.pdf

│  └第八课.mkv

├<第二讲  初探计算机视觉>

│  ├cv_第一二讲 – 副本.pdf

│  ├cv第二次资料.rar

│  ├第二课.mkv

│  ├<cv第二次资料>

│  │  ├Clustering-KMeans.ipynb

│  │  ├colorReduce.cpp

│  │  ├PythonInOne.ipynb

│  │  ├Recognizing hand-written digits.ipynb

│  │  ├<fig_code>

│  │  │  ├__init__.py

│  │  │  ├data.py

│  │  │  ├figures.py

│  │  │  ├helpers.py

│  │  │  ├linear_regression.py

│  │  │  ├ML_flow_chart.py

│  │  │  ├sgd_separator.py

│  │  │  ├svm_gui.py

│  │  │  ├<__pycache__>

│  │  │  │  ├__init__.cpython-34.pyc

│  │  │  │  ├data.cpython-34.pyc

│  │  │  │  ├figures.cpython-34.pyc

│  │  │  │  ├helpers.cpython-34.pyc

│  │  │  │  ├linear_regression.cpython-34.pyc

│  │  │  │  └sgd_separator.cpython-34.pyc

│  │  ├<KNN code&data>

│  │  │  ├Source.cpp

│  │  │  ├<data>

│  │  │  │  ├t10k-images.idx3-ubyte

│  │  │  │  ├t10k-labels.idx1-ubyte

│  │  │  │  ├train-images.idx3-ubyte

│  │  │  │  └train-labels.idx1-ubyte

├<第九讲:3D计算机视觉>

│  ├cv_lec9_3D_v0.pdf

│  ├cv_lec9_3D_v1.pdf

│  ├第九课上.mkv

│  └第九课下.mkv

├<第六讲:深度学习在图像识别中的应用>

│  ├lesson6_cnn_and_transfer_learning (1).zip

│  ├第六课上.mkv

│  ├第六课下.mkv

│  └卷积神经网络与迁移学习.pdf

├<第七讲:图像检索>

│  ├第七课.mkv

│  └计算机视觉班第7课–图像检索.pdf

├<第三讲 空域图像处理的洪荒之力>

│  ├cv_第三讲.pdf

│  ├第三课上.mkv

│  └第三课下.mkv

├<第十讲:机器视觉项目实战>

│  ├第十课.mkv

│  └计算机视觉班lec10.pdf

├<第四讲:机器视觉中的特征提取与描述>

│  ├cv_第四讲.pdf

│  ├第四课上.mkv

│  └第四课下.mkv

├<第五讲:坐标变换与视觉测量>

│  ├cv_第五讲 – Copy.pdf

│  ├cv第五次资料.rar

│  └第五课.mkv

├<第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础>

│  ├cv_第一讲.pdf

│  ├cv第一次资料.rar

│  └第一课.mkv

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