学习路径 > 人工智能 > 计算机视觉 > OpenCV+Tensorflow入门与提升

OpenCV+Tensorflow入门与提升

从图像处理的基础开始,基于OpenCV与tensorflow基础知识学习,到图像与视频处理分析,数据训练与自定义对象识别,系统化学习图像处理与视频分析,对象检测技术。学习opencv与tensorflow框架的应用开发技术。

5

门课程

214762

人学习

36小时14分钟

课程总时长

贾志刚

金牌讲师

讲师评分:4.7

长久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
  资料一键下载
学习路径价 ¥283.70
立省151.30元

支持蚂蚁花呗分期

简单5步马上享受花呗分期:

1. 点击立即购买
2. 订单确认页, 点击 ”去支付“
3. 支付中心, 使用【支付宝】付款
4. 使用【支付宝】APP扫描付款二维码
5. 付款方式选择 花呗分期~ 搞定~

查看详情>>
总价 ¥435.00

第一阶段:  OpenCV与tensorflow编程基

3门课程 22小时9分钟

从基础开始学习OpenCV图像处理技术,与tensorflow编程技术,学习图像卷积,神经网络与验证码识别,学习OpenCV与tensorflow框架编程基础知识

  • OpenCV Python零基础入门视频教程

    21节 6小时16分钟
    课程目标:
    让零基础完全不懂OpenCV与图像处理的初学者,初步学习图像处理与OpenCV基本知识;学习OpenCV Python基础API与Numpy包中关于Scalar部分的数据处理内容。本课程详细解释了图像的基本概念、通道、色彩空间、像素操作与计算、亮度与对比度调整、图像像素伪色彩填充与LUT查找表等知识点。为学习其它高级图像处理与计算机视觉课程打下良好基础。

    课程大纲

    免费试看

  • OpenCV Python图像处理进阶教程视频课程

    17节 5小时20分钟
    课程目标:
    对有一定基础的研发者,学习图像卷积模糊、边缘梯度计算,一阶导数算子与二阶导数算子的运算,自定义滤波、高斯与椒盐噪声图像生成与图像去噪声增强,学习直方图对比与反向投影技术,利用它们解决实际问题,学习模板匹配与图像金字塔,利用金字塔实现多尺度模板匹配,理论与实操并重,不仅知其然而且要知其所以然,介绍了很多以前OpenCV低版本中没有提到API使用,比如非局部均值去噪,边缘保留滤波,自定义滤波,高斯噪声生成等,是**的OpenCV图像滤波与直方图应用教程!干货满满,自带源码与讲义PDF

    课程大纲

    免费试看

  • Tensorflow零基础入门课程

    28节 10小时32分钟
    课程目标:
    零基础学习深度学习框架Tensorflow,从安装开始到常量、变量、操作数与占位符简单的算术与矩阵运算,feed与fetch数据使用,梯度下降- BP神经网络,线性回归、逻辑回归,二元分类预测,常用损失函数与激活函数使用,mnist数据集介绍,卷积神经网络各层详解与代码实现,手写数字识别,验证码识别,可视化训练过程tensorboard的使用等内容,涵盖了tensorflow全部基础知识点,课程全程没有复杂的数学推理但是描述清楚了每个基本概念与数学知识点如梯度流、计算图、softmax、交叉熵等。是一门专门为程序员准备的深度学习入门课程。

    课程大纲

    免费试看

第二阶段:  视频分析与对象检测实战学习

2门课程 14小时5分钟

通过图像分析与案例学习,学习视频与图像分析,tesnorflow object detection API 框架,学习数据标注处理与训练,模型使用。

  • Tensorflow Object Detection API 实战教程 宠物与手势识别视频课程

    14节 4小时
    课程目标:
    从tensorflow object detection模型安装开始、一步一步学习如何使用预训练模型实现对象检测与识别、介绍各种预训练模型之间的差异、选择合适模型进行迁移学习、SSD模型介绍。从使用公开数据集实现宠物识别到使用自定义图像数据,实现数据标注、迁移学习模型config文件修改、运行各种脚本实现VOC2012数据tf record生成、自定义模型训练与导出,实时手势识别,教会大家如何使用tensorflow object detection完成项目需要的图像对象检测与识别工作,为成为计算机视觉研发者迈出坚实一步与打下良好基础。课程中案例运行截图:公开数据集训练实现宠物识别: 自定义手势数据训练实现手势识别:

    课程大纲

    免费试看

  • OpenCV Python图像与视频分析教程

    31节 10小时5分钟
    课程目标:
    基于OpenCV Python框架,详细讲述图像二值化的各种方法,二值图像分析的连通组件分析,轮廓发现与轮廓分析,轮廓测量,几何距分析,距离变换、点多边形测试, 基于HU距不变性的轮廓匹配与几何形状识别案例,基于图像形态学的二值图像预处理,霍夫直线与圆检测各种技巧,通过拟合实现直线、圆检测方法。视频读写,视频背景分析,前景对象mask提取与背景提取,颜色物体对象跟踪,实时人脸检测,实时车道线检测等内容,内容强调理论与应用相结合,强调知识的应用场景与工程应用,本课程也是本人在图像处理,计算机视觉,图像分析与视频分析工程长期工作经验总结与分享。希望广大OpenCV研发者与Python语言研发者学有所的,学有所获,不负韶华!愿与大家在学习过程中相互坦诚交流,相互学习提高!教程中一些课程代码的运行截图几何分析:对象跟踪:视频背景分析与前景对象mask提取实时车道线检测:

    课程大纲

    免费试看

资料下载

课程名称 操作
OpenCV Python零基础入门视频教程 付费用户专享
OpenCV Python图像处理进阶教程视频课程 付费用户专享
Tensorflow零基础入门课程 付费用户专享
Tensorflow Object Detection API 实战教程 宠物与手势识别视频课程 付费用户专享
OpenCV Python图像与视频分析教程 付费用户专享

OpenCV+Tensorflow入门与提升

¥435.00 ¥283.70
在线
客服
在线
客服

下载Android客户端

下载iphone 客户端

关注官方微信

返回
顶部