【快班】计算机视觉与深度学习实战
人工智能
12周
10人
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- lyqmath
在当今的信息化社会，图像是人类赖以获取信息的最重要来源之一。随着计算机技术的迅猛发展，图像技术与计算机技术不断融合，产生了一系列图像处理软件如 MATLAB 等，这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一，具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点，而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱，是进行图像处理必备的软件工具。现有的 MATLAB 图像处理著作多是讲解图像处理中的经典理论与算法，鲜有解决实际问题的案例。在本课程中，老师将自己在多年的实践中积累的案例与学生分享，其中关于图像去雾、图像去噪、图像识别等方面的相关内容都紧跟图像研究热点，对于刚开始接触相关领域的研究者来说，是很好的入门教程。
本课程的一大特点是对于每个案例都有详细的理论基础介绍，并配备了实例代码和注释，不仅可以让初学者很快学习到代码编写方面的知识，还可以让读者在动手实践的过程中深入理解所研究的相关问题。本课程将代码讲解融入实际的案例中，相比其他基础书籍更加生动形象，解决了读者在实践过程中遇到的具体、实际的技术难点，为学生提供了直接的技术支持。
本课程共11节课，分为三大部分，在实际中将覆盖如下案例。
- 第1课 图像增强基础案例
- 1-1 课程引入——白金还是蓝黑？生物视觉模拟解密应用
- 1-2 基于直方图优化的图像去雾技术
- 1-3 基于形态学的权重自适应图像去噪
- 第2课 图像分割基础案例
- 2-1 课程引入——自定义动画文本生成应用
- 2-2 基于多尺度形态学提取眼前节组织
- 2-3 基于K-means聚类算法的图像区域分割
- 2-4 基于 Hough 变化的答题卡识别
- 2-5 基于阈值分割的车牌定位识别
- 第3课 视频处理基础案例
- 3-1 课程引入——大话西游牌匾制作
- 3-2 视频处理基础工具
- 3-3 搭建基础的视频处理框架
- 3-4 基于模型的人脸识别基础以及网络图片爬虫
- 3-5 基于CNN的影视明星人脸检测与识别应用
- 第4课 医学影像应用案例
- 4-1 课程引入——某鸡蛋生产线定位及统计
- 4-2 基于分水岭分割进行肺癌诊断
- 4-3 基于最小误差法的胸片分割
- 4-4 基于区域生长的肝脏影像分割系统
- 第5课 模式识别应用案例
- 5-1 课程引入——腾讯二维码解析
- 5-2 基于主成分分析的人脸二维码识别
- 5-3 基于知识库的手写体数字识别
- 5-4 基于特征匹配的英文印刷字符识别
- 5-5 基于不变矩的数字验证码识别
- 第6课 图像融合应用案例
- 6-1 基于小波技术进行图像融合
- 6-2 基于块匹配的全景图像拼接
- 第7课 图像压缩应用案例
- 7-1 基于霍夫曼图像压缩重建
- 7-2 基于主成分分析的图像压缩和重建
- 7-3 基于小波的图像压缩技术
- 第8课 图像特征应用案例
- 8-1 课程引入——模拟色盲检测的应用
- 8-2 基于Hu不变矩的图像检索技术
- 8-3 基于Harris的角点特征检测
- 8-4 基于K聚类的彩色图像自动汇聚技术
- 8-5 基于Sift特征点的人民币区域检测
- 第9课 图像控制应用案例
- 9-1 课程引入——图像特效控制应用
- 9-2 基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术
- 9-3 基于小波变换的数字水印技术
- 9-4 基于齿轮转动声音的故障诊断系统
- 9-5 基于压缩感知的目标跟踪应用
- 第10课 图像综合应用案例
- 10-1 课程引入——红色咖啡杯的跟踪
- 10-2 基于Camshift的人脸跟踪应用
- 10-3 基于Camshift的手部跟踪应用
- 10-4 基于帧间差法进行视频目标检测
- 10-5 路面裂缝检测识别系统设计
- 10-6 基于AlexNet的迁移学习应用
- 第11课 深度学习应用案例
- 11-1 基于AlexNet的烟叶成熟度鉴别应用
- 11-2 基于AlexNet的昆虫鉴别应用
- 11-3 基于AlexNet及SVM的多维学习应用
- 11-4 基于深度学习的字符识别应用
- 11-5 基于DNN的图像去噪应用
- 11-6 基于GoogLeNet的场景识别应用
- 11-7 基于AlexNet的隐层可视化研究
- 第12课 实践总结课
- 12-1 基于CNN的图像倾斜角度计算
- 12-2 基于RCNN的交通标志牌检测
- 12-3 基于VGG的语义分割应用
- 12-4 基于OCR的图片文字定位应用
windows + Matlab
本课程以案例为基础，结构布局紧凑，内容深入浅出，实验简捷高效，适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的本科生、研究生、教师，以及广大从事数字图像处理的工程研发人员进行实践。
本课程对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材，并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序，通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行，学员可以更加深刻地理解图像处理的内容，并且更加熟练地掌握 MATLAB 中各种函数在图像处理领域中的用法。
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！