課程介紹
注意0：欲購買此課程，獲取安全購買鏈接，索要正版授權(quán)學(xué)習(xí)平臺賬號，務(wù)必加咨詢QQ：2536379620
注意1：由于編碼原因，試聽課程視頻畫面清晰度不如最終購買的視頻。最終購買視頻的畫面清晰度可參見以下兩張圖。圖1 圖2
注意2：正版良心視頻，購買后有機(jī)會和原作者直接短暫技術(shù)交流。
本課程基于OpenCV4，Python3.10。主要內(nèi)容如下：
1.機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.使用KNN識別字符
3.使用KNN模型求解數(shù)獨(dú)
4.SVM識別手寫數(shù)字
5.行人檢測
6.K均值聚類繪制藝術(shù)畫
適合人群：
OpenCV程序員
計算機(jī)視覺程序員
機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員
Python程序員
從事計算機(jī)視覺的相關(guān)研發(fā)人員
在校大學(xué)生
你將會學(xué)到：
讓學(xué)員掌握機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)，在OpenCV中如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)API完成處理處理
課程大綱
第1章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)(47分鐘2節(jié)) 免費(fèi)試看
1-1
使用KNN（K臨近）模塊完成數(shù)據(jù)分類
[30:19]
1-2
使用SVM（支持向量機(jī)）模塊完成數(shù)據(jù)分類
[16:47]
第2章使用KNN識別字符(41分鐘2節(jié))
2-1
識別手寫體數(shù)字
[26:45]
2-2
識別英文字母
[15:13]
第3章求解數(shù)獨(dú)(1小時30分鐘5節(jié))
3-1
定位數(shù)獨(dú)圖像內(nèi)單元格中的數(shù)字
[39:38]
3-2
構(gòu)造KNN模型
[18:13]
3-3
識別數(shù)獨(dú)圖像中的數(shù)字
[16:17]
3-4
計算數(shù)獨(dú)
[08:57]
3-5
在數(shù)獨(dú)圖像上繪制計算結(jié)果（項(xiàng)目完結(jié)）
[07:21]
第4章SVM識別手寫數(shù)字(1小時11分鐘4節(jié))
4-1
校正傾斜數(shù)字
[21:30]
4-2
提取圖像的HOG特征值
[28:18]
4-3
將圖像拆分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)
[14:41]
4-4
構(gòu)造并使用SVM分類器（識別手寫文字，項(xiàng)目完結(jié)）
[07:07]
第5章行人檢測(50分鐘6節(jié))
5-1
自動檢測不禮讓行人的車輛
[18:38]
5-2
調(diào)整行人識別的精度
[16:22]
5-3
調(diào)整Padding參數(shù)
[04:32]
5-4
調(diào)整scale參數(shù)
[03:56]
5-5
開關(guān)重疊邊界檢測
[02:58]
5-6
完成的行人檢測程序
[04:02]
第6章K均值聚類(51分鐘4節(jié))
6-1
一維數(shù)據(jù)K均值聚類原理
[15:37]
6-2
二維數(shù)據(jù)K均值聚類原理
[05:29]
6-3
用K均值聚類模塊對100個隨機(jī)點(diǎn)進(jìn)行分類，并繪制分類
[23:12]
6-4
繪制藝術(shù)畫
[06:58]
個人中心
退出
