开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用(第九期) 开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用(第九期)
所属分类:数据分析
  课程名 : 开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用(第九期)【开课中】 总学费/人 : ¥400 (固定学费:¥100, 逆向学费:¥300) 开课时间 : 2018-03-30 09:00:00 
开课老师 : luoyun


课程简介:
     当下人工智能的发展可以说是前所未有的迅猛,而计算机视觉(Computer Vision)无疑是人工智能一个非常重要的分支,计算机视觉的发展也成为了很多科研人员和业界开发人员聚焦的热点。我们常常听说到的无人驾驶、智能安防、人脸识别、文字识别、以图搜图、VR/AR、3D重构等等都是以计算机视觉做为技术基础的应用实践。
     在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为最大众的开源库,拥有了丰富的常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外,OpenCV还提供了java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用,从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手,让开发人员更多的精力花在算法的设计上。
     由于OpenCV的中文资料目前并不多也不完善,所以本课程不仅让同学们从入门到可以使用OpenCV进行图像、视频的分析处理,还可以让同学们学习OpenCV的源码、了解开源社区的发展,充分利用开源社区的力量。
     课程主要分为四大部分,分别是OpenCV源码使用与介绍,图像变换的数学原理和函数使用,图像处理中的机器学习,开发案例。

课程大纲:
一. OpenCV源码使用与介绍
第1课 OpenCV入门介绍,使用和安装环境的配置
第2课 OpenCV源码架构讲解,图像的基础知识,图像的输入输出,视频的基础知识,视频的输入输出与参数控制方法
第3课 OpenCV中常用数据结构和函数(Point类,Size类,Rect类,Scalar类和cvtColor函数),core组件,imgproc组件
二. 图像变换的数学原理和函数使用
第4课 图像处理,使用OpenCV实现线性滤波器、非线性滤波器和5种高级形态学滤波操作,图形缩放,图像金字塔和阈值化
第5课 图像变换,讲解各种类型的图形变换方法,包括使用OpenCV做边缘检测用到的canny算子、sobel算子、Laplace算子,进行图像特征提取的霍夫线变换、霍夫圆变换,重映射,仿射变换和直方图均衡化
第6课 图像分割,使用OpenCV实现常用前景检测方法,寻找物体的凸包,使用多边形包围轮廓,角点检测方法
三. 图像处理中的机器学习
第7课 OpenCV中的机器学习ML组件,贝叶斯分类器、K近邻分类器的使用
第8课 支持向量机SVM,期望最大化EM和决策树在OpenCV中的使用
第9课 随机森林,boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用
四. 开发案例
第10课 案例:使用OpenCV做特征匹配,介绍当下最常用和前沿的“以图搜图”的实现方法
第11课 案例:使用OpenCV做人脸对齐,人脸识别和人脸中的五官识别
第12课 案例:使用OpenCV实现监控视频的行人识别与跟踪

授课对象:
对图像处理、计算机视觉感兴趣,熟悉掌握C/C++编程语言,最好有一定的数学基础和机器学习算法基础。

课程环境:
操作系统:Windows/Linux(桌面版),授课过程采用Linux作为演示,Windows的操作会用相应的课程材料作为辅助。

收获预期:
学习完该课程,基本可以对任何图像和视频进行变换处理和设计基于图像或视频的算法并且把算法通过程序实现出来。能完成基本的人脸识别、目标识别等常用计算机视觉识别任务。可为后续做基于图像的深度学习打好基础。

讲师简介:
本科毕业于中山大学,随后到香港科技大学深造人工智能专业PhD,以技术合伙人身份创办计算机视觉公司,实现了国内首个基于云端的计算机视觉分析上商用系统,负责公司早期计算机视觉的算法研发,参与负责了中国电信,Calvin Klein,上海浦东公园,重庆大型商场等的计算机视觉项目的实现。热衷开源,活跃于各种开源软件和框架的社区,崇尚开源分享的“画家”。


 

GMT+8, 2018-6-25 23:28 , Processed in 0.087306 second(s), 27 queries .