Python计算机视觉0基础到进阶80节视频课资源

普大帝

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大家好！我是数学中国范老师，这份资源包含了80节Python视频课，包含AI人脸识别、图像分割、迁移学习、车道分割等。有需要的同学尽快下载，资料均来自网络，链接失效不补！。

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2024-7-24 16:01 上传

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Python计算机视觉0基础到进阶视频课程是一个系统性的学习路径，旨在帮助学员从零基础开始，逐步掌握Python在计算机视觉领域的应用。以下是关于这门课程包含的一些详细内容的介绍：
一、课程入门
Python编程语言基础：介绍Python的基本语法、数据类型、控制流、函数等基础知识。
' w# A: }9 }2 x. f环境搭建：指导学员如何安装Python开发环境、常用的计算机视觉库（如OpenCV、PIL等）。
二、图像处理基础
3 r7 D) M# t8 A) s9 W' }: F. I图像基础知识：介绍图像的表示方法、颜色空间、像素操作等。
OpenCV基础：使用OpenCV库进行图像读取、显示、保存等基本操作。
图像处理技术：学习图像滤波、边缘检测、图像增强等常见图像处理技术。
三、特征提取与描述
2 t& [4 ~6 J# [. |& C1 C9 D+ d特征点检测：学习SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法。
特征描述子：理解并应用各种特征描述子，如SIFT描述子、SURF描述子等。
特征匹配：学习特征点之间的匹配算法，实现图像之间的匹配和识别。
四、目标检测与跟踪
/ a: \$ g7 q6 C- I% _3 o7 L目标检测算法：介绍并实践Haar Cascade、HOG+SVM、深度学习等方法进行目标检测。
. F$ r0 g$ _* }8 u" c9 `目标跟踪算法：学习并应用Mean Shift、KLT、TLD、MIL、KCF、MOSSE等跟踪算法。
五、图像分割与识别
图像分割技术：学习基于阈值、边缘、区域、聚类的图像分割方法。
% q! l6 e+ K$ J! y2 G' x, Q2 X. v4 D文本识别（OCR）：介绍并实践Tesseract OCR等文本识别工具。
物体识别：了解并使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）进行物体识别。
4 H  ]4 v* a4 M7 s2 Z4 W% L7 Q六、3D视觉与重建
  h. i- r, n& p# l相机标定：学习相机内参、外参的标定方法。
' a2 S5 E+ P7 s+ v1 ~立体视觉：了解双目视觉、立体匹配等原理和技术。
9 Q8 D& g8 }' V1 _5 n3D重建：学习基于多视图几何的3D重建方法。
. L1 v4 R6 b9 P6 V七、深度学习在计算机视觉中的应用
6 n# [$ m! _1 d深度学习基础：介绍神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等基础知识。
8 X: {& y! X( I5 K经典模型：学习并实践AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet等经典CNN模型。
6 s) n# n. w$ p7 @4 P! G  r目标检测与分割：了解并使用YOLO、SSD、Mask R-CNN等深度学习模型进行目标检测和分割。
! v1 ]8 Q8 S4 Z/ J0 v/ \八、项目实战与案例分析
提供实际项目案例，让学员将所学知识应用到实际问题中。
学员分组进行项目实践，通过团队合作完成项目。
7 Q+ `. b2 p, M- e; a, O: W& `九、课程总结与展望
0 ^; U" y( t. T5 o/ r6 _5 }总结课程所学知识，梳理计算机视觉领域的发展脉络。
% Q) F* M& O  z& j  a5 {# c. M9 Z展望未来计算机视觉技术的发展方向和应用前景。
& d* V! _! ]- M# P- X) LPython计算机视觉0基础到进阶视频课程包含的一些深入和专业的内容。通过这门课程的学习，学员可以全面了解和掌握计算机视觉领域的知识和技能，为未来的学习和工作打下坚实的基础。


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