计算机视觉处理-蜗牛学苑

首页 / AI人工智能 · 第二阶段:机器学习与实战 / 计算机视觉处理

发布于 2024-06-05 · 3071 次观看

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教师笔记

机器视觉-20240718-01-AI与计算机视觉

38分钟 · 219次播放

机器视觉-20240718-02-图片基础操作与运算

28分钟 · 68次播放

机器视觉-20240718-03-旋转与灰度化与二值化

22分钟 · 43次播放

机器视觉-20240718-04-摄像头实时读取与标注

26分钟 · 55次播放

机器视觉-20240720-01-图片欧式距离与余弦相似度

38分钟 · 55次播放

机器视觉-20240720-02-图片的特征点提取

34分钟 · 1874次播放

机器视觉-20240720-03-数字图片的识别预测

33分钟 · 53次播放

机器视觉-20240720-04-图像缩放与池化模拟

21分钟 · 53次播放

机器视觉-20240720-05-腐蚀膨胀与轮廓提取

28分钟 · 50次播放

机器视觉-20240720-06-图片的边框填充

14分钟 · 48次播放

机器视觉-20240723-01-利用KNN识别数字图片

24分钟 · 23次播放

机器视觉-20240723-02-MNIST数字识别分析

26分钟 · 40次播放

机器视觉-20240723-03-MNIST图片预处理

30分钟 · 55次播放

机器视觉-20240723-04-MNIST图片识别优化

22分钟 · 53次播放

机器视觉-20240725-01-验证码生成与识别思路

27分钟 · 38次播放

机器视觉-20240725-02-图片验证码的预处理

37分钟 · 30次播放

机器视觉-20240725-03-KNN训练和识别验证码

34分钟 · 38次播放

机器视觉-20240725-04-Tesseract与Paddle-OCR

40分钟 · 38次播放

机器视觉-20240727-01-OpenCV人脸检测

26分钟 · 30次播放

机器视觉-20240727-02-DLib人脸检测

15分钟 · 46次播放

机器视觉-20240727-03-人脸编码与对比

41分钟 · 25次播放

机器视觉-20240727-04-人脸特征轮廓提取

18分钟 · 24次播放

机器视觉-20240727-05-人脸识别考勤核心

30分钟 · 37次播放

机器视觉-20240727-06-人脸考勤功能优化

13分钟 · 32次播放

机器视觉-20240727-07-活体检测防作弊

28分钟 · 44次播放

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课程目标

OpenCV图片操作、数字识别、人脸识别、活体检测、OCR文字识别

知识要点

OpenCV的基础操作、灰度化处理、二值化处理、图像数据对齐、腐蚀与膨胀操作、摄像头数据采集、手写数字识别项目、MNIST+KNN数字识别项目、OCR文字识别项目、验证码识别项目、OpenCV人脸识别、Face-Recognition库人脸识别与比对、基于人脸识别的考勤项目、人体活体检测、百度飞桨Paddle平台应用、物品识别技术

课程详情

机器视觉源码与资源.zip

计算机视觉源码与资源

2.67MB · 16次下载

image_number.zip

0-9共100张手写数字图片，每个数字10张，并含有10张测试图片。

0.19MB · 9次下载

number-distance.zip

0-9手写数字图片共10张，测试图片1张，计算测试图片与0-9图片的欧式距离（练习用）

0.02MB · 11次下载

授课讲师

邓强

邓强，蜗牛学苑创始人，资深AI讲师，高级AI训练师，四川大学硕士，22年软件研发及管理经验。目前专注于AI和大模型领域的课题和技术研究。曾为中原银行、永州医院、南天佳信、深圳移动、大唐软件、华夏基金等30余家企业提供研发咨询及企业内训服务。从事培训事业以来教授学生数万，遍布国内外各大IT公司，视频课程全网播放量超1000万。出版多部IT与AI相关技术书籍，教学严谨，原理讲解透彻，擅长项目驱动式教学，硬派实战专家。

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1、掌握自动驾驶核心概念：深入理解SAE J3016自动驾驶分级标准，能准确区分各级别（L0-L5）并归类常见的ADAS功能。 2、理解系统技术架构：清晰阐述自动驾驶“智能化”与“网联化”两大技术路线的系统架构、关键特征及核心设计思路。 3、熟悉关键硬件与部件：精准识别摄像头、雷达、激光雷达等关键传感器及执行器，并能系统归纳其工作原理、应用场景和优缺点。 4、明确车载测试职责与内容：深入了解车载测试工程师的岗位职责，掌握其相较于传统软件测试的特殊性，熟悉企业级测试项目的完整内容与流程。 5、洞悉行业前景与专业术语：了解全球及国内汽车产业发展趋势与未来前景，熟悉车载测试各阶段的划分，并能掌握相关核心系统和部件的英文术语。

智能网联汽车绪论；传感器与驾驶辅助系统；智能化技术；网联化技术

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大模型原理与部署

邓强 · 689人观看 · 926分钟

大模型原理与部署

能理解并自主Transformer和GPT架构模型，能熟练运用transformers和modelscope模型进行模型应用、模型微调、模型量化等、能够熟练部署私有化大模型并进行开发调用。

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