2、银行卡识别系统之Anaconda讲解

计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。

在如今互联网时代，人工智能发展迅速，计算机视觉领域应用非常广泛，对人才的需求也是非常大，计算机视觉在IT领域的工资水平非常高，初级就能达到一个很好的薪资水平，学好计算机视觉，势在必得，增加自己的竞争力以及给自己一个好的薪水。

以下是计算机视觉部分应用场景，可以看到它的需求非常大：

1.Google, MS, Facebook, Apple,华为，阿里，腾讯，百度等世界科技公司，无一没有建立自己的AI实验室，AI里面，计算机视觉或图像处理是非常重要的一块，当然它们研究方向就多了，几乎会涵盖所有方向。

2.世界各大汽车公司，如特斯拉，宝马。汽车公司开始发力自动驾驶，而自动驾驶里面最核心的技术就是“教”汽车里的电脑如何通过摄像头实时产生的图片和视频自动驾驶。因此视觉和图像处理便是核心技术所在，如行人探测，道路识别，模式识别。

3.Adobe，美图秀秀等照片、Winrar、Real player等视频处理、压缩软件。这个不多说，最最直观的应用，比如降噪，图像分割、图像压缩、视频压缩。

4.AR（增强现实）最近由于Pockman GO的风靡全球又被推到第一线，而Google Class或者三星Gear眼镜等等，也无不和图像处理、计算机视觉的科研有关。预测这将是未来几年主推的东西。

5.迪士尼等各大电影制片公司。3-D电影，以及各种炫酷的电影特效，当然里面不光有图像处理，还有计算机图形学的东西在里面。

6.地平线，大疆无人机等机器人公司。和自动驾驶一个道理，机器人要通过摄像头“判断”并躲开前方障碍物，核心技术都在视觉和图像处理。

7.医疗器械设备公司。医学图像处理，核磁共振，断层扫描等等，众所周知医疗行业都是暴利阿。

8.工业级摄像头；包括高速路上的摄像头，机场火车站安检摄像头，工业流水线上的摄像头，嵌入了人脸或次品识别的芯片，智能地识别罪犯、次品，等等。

基于SpringBoot+Python多语言银行卡识别系统，将以基础知识为根基，带大家完成一个强大的银行卡识别系统。该系统将包含算法部分，算法服务，算法商业化api部分等。应用场景可以为：帮助用户快速完成信息录入和银行卡绑定、批量快速录入银行卡号的业务场景、商场购物现场扫码app绑定银行卡等等，算法可以商业化，系统同时实现了商业化api功能，商业价值非常高，大家可以基于课程项目的基础上进一步完善，做到商用，学到知识的同时，给自己额外增加收入。

本课程包含的技术： 

开发工具为：IDEA、WebStorm、PyCharm

Python

Ancona

Opencv

Django

SpringBoot

SpringCloud

Vue+ElementUI+NODEJS

等等

课程亮点： 

1.与企业接轨、真实工业界产品

2.强大的计算机视觉库OPENCV

3.从基础到案例，逐层深入，学完即用

4.市场主流的前后端分离架构和人工智能应用结合开发

5.多语言结合开发，满足多元化的需求

6.商业化算法api实现

7.多Python环境切换

8.微服务SpringBoot

9.集成SpringCloud实现统一整合方案 

10.全程代码实操，提供全部代码和资料 

11.提供答疑和提供企业技术方案咨询