掌握计算机视觉与深度学习：OpenCV与Keras/TensorFlow实战

欢迎来到“掌握计算机视觉与深度学习：Python OpenCV、TensorFlow 和 Keras 实战”课程。在这门课程中，您将从零开始学习计算机视觉和深度学习的所有相关知识，涵盖从基础到高级的各个方面。课程内容包括 Python 编程、Numpy 库的基础与进阶、OpenCV 图像处理、TensorFlow 和 Keras 的深度学习框架，以及通过 17 个实际项目进行实践训练。通过系统的学习，您将掌握图像处理、视频处理、物体检测、人脸识别、神经网络、深度学习、卷积神经网络等核心技术，并能够开发出实际应用的深度学习模型。

由 Lutfor Rahman 创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 声道
级别：全部 | 类型：电子学习 | 语言：英语 | 时长：89 讲（15 小时 56 分钟）| 大小：9.13 GB

课程目标

• 从零开始学习 Python：掌握 Python 的基础知识，包括基本语法、函数、模块、文件操作等，并逐步学习面向对象编程的概念。
• 熟练使用 Numpy：从基础到进阶，学习 Numpy 数组的创建、操作、索引、切片、形状变换、数据类型转换以及高级函数的使用。
• 掌握 OpenCV：学习 OpenCV 的核心功能，包括图像读取与显示、图像变换、图像处理（如灰度化、边缘检测、图像滤波等）、图像分割、特征检测与匹配、形状识别、视频处理等。
• 理解与实践深度学习：学习人工神经网络的基本概念、深度学习的原理，熟悉 TensorFlow 和 Keras 的使用，掌握张量的创建与操作，构建并训练线性回归模型、人工神经网络模型、深度神经网络模型和卷积神经网络模型。
• 实现实际应用：通过 17 个项目实践，包括图像分类、实时物体检测、人脸识别与性别识别、多类图像分类等，提升实际动手能力。

课程亮点

1. 从零开始，零门槛入学：课程不要求任何编程或数学背景，适合完全新手。
2. 注重实践与项目式学习：通过开发 17 个实际项目，帮助学生将理论知识转化为实际技能。
3. 高频更新内容：课程师资团队将定期更新内容，确保学生能够掌握最新的技术与工具。
4. 系统化学习路径：课程内容分阶段设计，从基础到高级，逐步提升学生的能力。

课程结构

课程分为以下几个主要部分：

1. Python 编程基础：从基础到进阶，掌握 Python 的核心知识。
   • Python 基础：变量、数据类型、运算符、控制流程（if、for、while）、函数、列表、元组、字典、集合。
   • 文件操作：读写文本文件、CSV 文件、Excel 文件等。
   • 面向对象编程：类、对象、继承、多态、封装等。
2. Numpy 基础与进阶：学习 Numpy 的核心功能，掌握数组操作和数据处理技巧。
   • Numpy 数组的创建与属性。
   • 数组的索引、切片、形状变换、数据类型转换。
   • 高级函数：数组生成函数（如 arange、linspace、zeros、ones）、统计函数（如 mean、sum、std、variance）、线性代数函数（如 dot、matmul）。
3. OpenCV 图像与视频处理：学习 OpenCV 的核心功能，掌握图像与视频的处理技巧。
   • 图像基础：图像的读取、显示、保存，图像的基本属性（如大小、通道、色彩空间）。
   • 图像变换：直方图均衡化、 Thresholding（阈值化）、图像滤波（如高斯滤波、 Sobel 滤波、 Canny 边缘检测）。
   • 特征检测与匹配：学习 Harris 角点检测、 SIFT、 SURF、 ORB 等算法。
   • 视频处理：视频的读取与显示，视频帧的处理与保存。
4. 深度学习基础：学习人工神经网络与深度学习的核心概念。
   • 人工神经网络的基本概念：神经元、权重、偏置、激活函数。
   • 深度学习的原理：深度神经网络的结构与工作原理。
   • 损失函数与优化器：均方误差、交叉熵损失、梯度下降、 Adam 优化器等。
5. TensorFlow 与 Keras 入门：学习 TensorFlow 和 Keras 的核心功能，掌握深度学习模型的构建与训练。
   • TensorFlow 基础：张量的创建与操作，会话的管理。
   • Keras 高级 API：快速构建深度学习模型。
   • 模型的训练与评估：数据预处理、模型定义、编译、训练、评估。
6. 卷积神经网络（CNN）与实践项目：学习 CNN 的核心概念，并通过实际项目进行实践。
   • 卷积神经网络的核心组件：卷积层、池化层、全连接层。
   • 经典 CNN 架构：LeNet-5、 AlexNet、 VGG、 ResNet。
   • 图像分类、目标检测与分割：学习如何构建实际的图像分类模型、目标检测模型（如 YOLO、 SSD）、图像分割模型（如 U-Net）。
7. 实践项目：通过 17 个实际项目，巩固所学知识，并提升实际动手能力。
   • 项目示例：
     • 图像分类：构建一个简单的图像分类模型，识别不同的物体类别。
     • 实时物体检测：使用 YOLO 或 SSD 构建实时物体检测系统。
     • 人脸识别与性别识别：构建人脸检测模型，并预测人脸的性别。
     • 视频分析：对视频流进行实时物体检测或人脸识别。

课程优势

1. 零基础入学：无需任何编程或数学背景，课程从基础开始讲解。
2. 项目驱动式学习：通过实际项目将理论知识转化为实践技能。
3. 系统化学习路径：课程内容分阶段设计，从基础到高级，逐步提升学生的能力。
4. 持续更新内容：课程内容会定期更新，确保学生能够学习到最新的技术与工具。
5. 丰富的学习资源：提供详细的课程代码、讲解文档、实践案例等学习资源。

适合人群

• 对计算机视觉和深度学习感兴趣的新手。
• 想从零开始学习 Python 编程的学生。
• 想通过实际项目提升技能的开发者。
• 计算机科学、电子工程、数学等专业的学生，希望通过课程加深对计算机视觉和深度学习的理解。

学习后的成果

通过这门课程的学习，您将能够：

• 掌握 Python 编程的基础知识。
• 熟练使用 Numpy 进行数据处理。
• 学会使用 OpenCV 进行图像和视频处理。
• 理解人工神经网络和深度学习的核心概念。
• 熟练使用 TensorFlow 和 Keras 构建深度学习模型。
• 通过 17 个实际项目，提升实践能力，掌握图像分类、目标检测、人脸识别等实际应用场景。

课程将为您提供系统的知识体系和丰富的实践经验，是一门适合从零开始学习计算机视觉与深度学习的全面课程。加入课程，开启您的 AI 与深度学习之旅吧！