计算机视觉图像识别实战及应用

本课程首先介绍了图像的基本知识，结合OpenCV介绍了图像处理中的基本操作方法，具体包括图像的模糊处理、图像锐化技术、OpenCV的图像绘制，以及图像检测的基本原理和实现方法。其次结合支持向量机算法介绍图像识别基本原理和具体实现过程。

本课基于TensorFlow深度学习框架详细介绍了计算机视觉的基础技术和核心技术。具体内容包括图像的基础知识、OpenCV图像处理、人脸检测的原理和实现、人工神经网络、TensorFlow框架的基础应用、图像分类的原理和实现、卷积神经网络的基本概念和网络结构，以及基于Django Web框架部署CNN模型。

本课程基于Django Web框架搭建CNN模型实现图像识别。首先介绍了Django Web框架的基础知识，具体包括Django工程创建的步骤、文件上传和图片上传的实现方法。然后介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和经典CNN模型的网络结构。最后基于Django框架部署汽车分类模型。