结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程
不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。
说明：计算机视觉研究员本科就业前景怎么样？ 2022年 计算机视觉研究员本科招聘职位 56， 比2021年下降了38。 曲线越向上代表市场需求量越大，就业情况相对较好。数据由各地招聘网站统计而来，仅检索职位名称，可能因抓取系统稳定性等因素而致使数据偏离客观实情，仅供参考。
立即预约课程
课程内容
课程简介
学习目标
理解和感受工程师经常讲的“道”和“术”
道”：能知道一些基本、基础应知应会的原理，能在这个基础上，去阅读一些新的论文，提升学员的知识面
术”：能写代码，能将代码跑通，获得到精神上的快乐和满足，即使不明觉厉，也能解决问题。
通过案例和不断想到的Ideas，帮助学员真正理解，企业为什么需要员工，为什么特别需要有创新思维的员工，让学员能在职场上更好的表现。
学习对象和基础
基础薄弱学生、转行人士，低门槛无忧就业
基础薄弱数据类岗位从业者，系统提升专业技能
产品、运营、营销、财务等业务部门在职者，提升数字化工作效率
研发、中台、技术类部门在职者，数字化赋能支持业务发展
企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者，把握数字化转型方案及流程
经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生
课程大纲
基础环境准备
1成为编程高手的四个技能：数学、编程、统计、算法
2Python的安装
3Anaconda的安装
4PyCharm的安装
5Jupyter Notebook的使用
6深度学习框架的搭建
7GPU的适配安装
8pip命令的使用介绍
9conda命令和pip命令的异同点
10安装一些常用的工具包
1成为编程高手的四个技能：数学、编程、统计、算法
2Python的安装
3Anaconda的安装
4PyCharm的安装
5Jupyter Notebook的使用
6深度学习框架的搭建
7GPU的适配安装
8pip命令的使用介绍
9conda命令和pip命令的异同点
10安装一些常用的工具包
介绍计算机视觉
1想比大部分人更专业的话，需要如何学习这门课
2从顶层讲起，目前被大众接受的人工智能概念是什么
3机器学习、深度学习和强化学习的异同点
4计算机视觉，它本身是什么
5计算机视觉的细分业务领域，比如分类、分割等
6常见的计算机视觉任务，图片分类
7神经网络喜欢吃得“食物”
8神经网络会给你输出什么，是直接的结论吗
9图片处理库，scikit-image的简单使用介绍
10计算机视觉库，opencv的简单使用介绍
1想比大部分人更专业的话，需要如何学习这门课
2从顶层讲起，目前被大众接受的人工智能概念是什么
3机器学习、深度学习和强化学习的异同点
4计算机视觉，它本身是什么
5计算机视觉的细分业务领域，比如分类、分割等
6常见的计算机视觉任务，图片分类
7神经网络喜欢吃得“食物”
8神经网络会给你输出什么，是直接的结论吗
9图片处理库，scikit-image的简单使用介绍
10计算机视觉库，opencv的简单使用介绍
动手实战，教机器学会疲劳监测
1疲劳的特征是什么
2在没有深度学习概念前，如何实现脸部关键点检测
3什么是神经网络
4什么是卷积神经网络
5什么是卷积核
6什么是池化
7什么是标准化
8什么是躺平层
9什么是全连接层
10什么是激活函数
11Python动手实战，边实战边讲解
1疲劳的特征是什么
2在没有深度学习概念前，如何实现脸部关键点检测
3什么是神经网络
4什么是卷积神经网络
5什么是卷积核
6什么是池化
7什么是标准化
8什么是躺平层
9什么是全连接层
10什么是激活函数
11Python动手实战，边实战边讲解
动手实战，教机器打跑酷游戏
1跑酷游戏的介绍
2机器需要学到什么，才能打好跑酷游戏
3卷积神经网络和跑酷游戏的联系是什么
4基础的概念之一，什么是图片的通道
5基础的概念之一，除了RGB之外，我们还会如何获取图片的信息
6如何从游戏画面中产生数据集
7如何得知用户按了什么键
8模型结构该如何设计
9如何训练网络
10如何评估网络的准确性
11如何能让机器学习的更准确
12Python动手实战，边实战边讲解
1跑酷游戏的介绍
2机器需要学到什么，才能打好跑酷游戏
3卷积神经网络和跑酷游戏的联系是什么
4基础的概念之一，什么是图片的通道
5基础的概念之一，除了RGB之外，我们还会如何获取图片的信息
6如何从游戏画面中产生数据集
7如何得知用户按了什么键
8模型结构该如何设计
9如何训练网络
10如何评估网络的准确性
11如何能让机器学习的更准确
12Python动手实战，边实战边讲解
动手实战，教机器拍出背景虚化的人像照片
1先来看几个例子，什么是照片背景虚化
2整体实现思路，会分成哪几个步骤
3首次讲解图片分割的知识背景
4业界有哪些个常用的图片分割场景
5图片预处理，继续讲解opencv计算机视觉库的函数
6有哪些巨人的肩膀我们可以“站”
7重点讲解Google MediaPipe的深度学习库
8Numpy进阶知识之一，stack函数
9Numpy进阶知识之一，where函数
10Python动手实战，边实战边讲解
1先来看几个例子，什么是照片背景虚化
2整体实现思路，会分成哪几个步骤
3首次讲解图片分割的知识背景
4业界有哪些个常用的图片分割场景
5图片预处理，继续讲解opencv计算机视觉库的函数
6有哪些巨人的肩膀我们可以“站”
7重点讲解Google MediaPipe的深度学习库
8Numpy进阶知识之一，stack函数
9Numpy进阶知识之一，where函数
10Python动手实战，边实战边讲解
动手实战，教机器完成数独游戏
1大开脑洞，为什么能用卷积神经网络来完成这个游戏
2进阶知识之一，讲解关于卷积核的更多知识
3进阶知识之一，讲解关于池化的更多知识
4如何去自制一个数独的数据集识
5基础知识之一，pandas的简单使用介绍
6图片预处理，几行代码写出数据标准化的函数
7重点知识讲解，Keras深度学习框架
8进讲解常用的一些Keras层
9深入讲解模型的结构
10讲解模型的输出尺寸
11进阶知识之一，深入讲解图片分类的输出形态
12这些知识点的总结归纳
13Python动手实战，边实战边讲解
1大开脑洞，为什么能用卷积神经网络来完成这个游戏
2进阶知识之一，讲解关于卷积核的更多知识
3进阶知识之一，讲解关于池化的更多知识
4如何去自制一个数独的数据集识
5基础知识之一，pandas的简单使用介绍
6图片预处理，几行代码写出数据标准化的函数
7重点知识讲解，Keras深度学习框架
8进讲解常用的一些Keras层
9深入讲解模型的结构
10讲解模型的输出尺寸
11进阶知识之一，深入讲解图片分类的输出形态
12这些知识点的总结归纳
13Python动手实战，边实战边讲解
动手实战，教机器认钟表读数
1自制一个钟表数据集需要用到的包
2数据集的X和Y分别是什么
3基础知识之一，制作表盘
4基础知识之一，制作时针和分针
5Python动手实战，针对自制数据集的代码，进行讲解
6重点知识讲解，该如何设计模型的结构
7模型的损失函数设计
8这些知识点的归纳总结
9Python动手实战，边实战边讲解
1自制一个钟表数据集需要用到的包
2数据集的X和Y分别是什么
3基础知识之一，制作表盘
4基础知识之一，制作时针和分针
5Python动手实战，针对自制数据集的代码，进行讲解
6重点知识讲解，该如何设计模型的结构
7模型的损失函数设计
8这些知识点的归纳总结
9Python动手实战，边实战边讲解
动手实战，教机器给黑白照片着
1几行代码实现彩色图片转换成黑白照片
2为什么黑白照片转换成彩色照片是一件很困难的事
3基础知识点之一，颜色模型，图片的RGB通道
4进阶知识点之一，用Lab颜色空间来表示图片
5颜色模型和颜色空间的区别
6教机器给黑白照片着色，模型结构该如何设计
7基础知识点之一，什么是填充Padding
8基础知识点之一，什么是跳跃Strides
9一份很特别的数据集
10如何实现颜色空间的预处理
11Python动手实战，边实战边讲解
1几行代码实现彩色图片转换成黑白照片
2为什么黑白照片转换成彩色照片是一件很困难的事
3基础知识点之一，颜色模型，图片的RGB通道
4进阶知识点之一，用Lab颜色空间来表示图片
5颜色模型和颜色空间的区别
6教机器给黑白照片着色，模型结构该如何设计
7基础知识点之一，什么是填充Padding
8基础知识点之一，什么是跳跃Strides
9一份很特别的数据集
10如何实现颜色空间的预处理
11Python动手实战，边实战边讲解
动手实战,教机器识别手写数字的异常检测
1什么是异常检测
2各行各业的异常检测有哪些
3异常检测的数据集特征
4进使用标准方差的统计分布识别异常检测
5使用箱线图的统计分布识别异常检测
6使用密度算法识别异常检测
7使用深度学习的自动编码器识别异常检测
8自动编码器的几个核心知识点
9一份很特别的数据集
10如何确定出合理的异常检测标准
11Python动手实战，边实战边讲解
1什么是异常检测
2各行各业的异常检测有哪些
3异常检测的数据集特征
4进使用标准方差的统计分布识别异常检测
5使用箱线图的统计分布识别异常检测
6使用密度算法识别异常检测
7使用深度学习的自动编码器识别异常检测
8自动编码器的几个核心知识点
9一份很特别的数据集
10如何确定出合理的异常检测标准
11Python动手实战，边实战边讲解
