第1章-基础部分
- 第1课时-课程结构与先修知识概述
- 第2课时-图像的读取
- 第3课时-Numpy创建图像、操作图像
- 第4课时-视频读写
- 第5课时-图像图形绘制
- 第6课时-OpenCV中的鼠标事件
- 第7课时-OpenCV中的滑动条
- 第8课时-图像ROI
- 第9课时-图像颜色空间（上）
- 第10课时-图像颜色空间（下）
- 第11课时-图像二值化
- 第12课时-均值滤波
- 第13课时-中值滤波
- 第14课时-高斯滤波
- 第15课时-双边滤波
- 第16课时-高斯|拉普拉斯图像金字塔
- 第17课时-几何变换（上）平移、缩放
- 第18课时-几何变换（中）旋转、仿射
- 第19课时-几何变换（下）透视
- 第20课时-形态学变换（上）膨胀|腐蚀
- 第21课时-形态学变换（中）开|闭操作
- 第22课时-形态学变换（下）礼帽操作
- 第23课时-图像边缘检测（上）Sobel算子
- 第24课时-图像边缘检测（中）Scharr、Laplacian算子
- 第25课时-图像边缘检测（下）Canny边缘检测
- 第26课时-傅里叶变换
- 第27课时-图像轮廓（上）轮廓查找及绘制
- 第28课时-图像轮廓（中）轮廓特征
- 第29课时-图像轮廓（下）轮廓层次结构
- 第30课时-图像直方图（上）直方图分析
- 第31课时-图像直方图（中）直方图均衡化
- 第32课时-图像直方图（下）直方图反向投影
第2章-中级部分
- 第1课时-模板匹配
- 第2课时-霍夫直线检测
- 第3课时-霍夫圆检测
- 第4课时-图像分割（上）分水岭算法
- 第5课时-图像分割（下）GrabCut算法
- 第6课时-摄像机标定
- 第7课时-图像特征（上）Harris角点检测
- 第8课时-图像特征点（中）SIFT、SURF专利特征检测算法
- 第9课时-图像特征（下）FAST、ORB特征点检测算法
- 第10课时-特征匹配_暴力匹配器
- 第11课时-特征匹配_FLANN匹配
- 第12课时-运动目标检测（上）帧差法
- 第13课时-运动目标检测（中）背景减除法
- 第14课时-运动目标检测（下）光流法
- 第15课时-梯度直方图（HOG）
- 第16课时-Haar级联分类器
第3章-高级部分
- 第1课时-基于Face模块的人脸识别（上）
- 第2课时-基于Face模块的人脸识别（下）
- 第3课时-机器学习、深度学习概念
- 第4课时-K近邻算法
- 第5课时-支持向量机SVM（上）
- 第6课时-支持向量机SVM（中）
- 第7课时-支持向量机SVM（下）
- 第8课时-人工神经网络ANN（上） (待更新)
- 第9课时-人工神经网络ANN（下） (待更新)
- 第10课时-DNN深度学习模块
- 第11课时-DNN调用Caffer模型
- 第12课时-DNN调用Tensorflow模型
- 第13课时-DNN调用Darknet等其他模型
- 第14课时-综合训练项目1-车牌识别 (待更新)
- 第15课时-综合训练项目2-手势识别与移动跟踪 (待更新)
- 第16课时-综合训练项目3-点阵图像定位识别（2019年电赛） (待更新)
ㅤ 嵌入式人工智能应用开发工程师，擅长深度学习应用开发、计算机视觉应用开发、嵌入式人工智能应用开发，对深度学习神经网络模型的搭建、训练、量化、部署有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发，具有2年以上的企业师资培训经验，目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发，设计开发的课程有《深度学习应用开发》、《嵌入式系统神经网络模型部署及应用》。
主要方向：嵌入式、ARM、Android、Linux
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