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opencv-course

OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南

本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。

ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南
ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论
这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程,覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外,项目还提供了VisionPro的学习笔记,帮助用户理解和应用前沿视觉软件,适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。
opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导
AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉
OpenCV是开源的计算机视觉库,提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码,需遵循明确的贡献指南。此外,OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动,通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。
computer-vision-course - 由社区驱动的计算机视觉课程,涵盖卷积神经网络、视觉Transformer等核心技术
Computer VisionGithubHugging Face卷积神经网络开源项目生成模型社区课程
由Hugging Face社区超过60位贡献者共同创建的计算机视觉课程,涵盖从计算机视觉基础到卷积神经网络、视觉Transformer、多模态模型、生成模型等多种前沿技术。每位作者自由选择风格创作,并经过社区审核和修订。课程展示了开源社区的合作成就,欢迎新的贡献和改进建议。
learnopencv - 从OpenCV编程到实践深度学习技巧
AIGithubLearnOpenCV开源项目教程深度学习计算机视觉
LearnOpenCV.com 博客提供了众多关于计算机视觉、深度学习及人工智能的最新技术和代码实例。该平台聚焦于为AI学习者及技术实践者提供丰富的资源和项目实践,帮助用户全面掌握并应用AI技术。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程
GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习
本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念,通过实践教学与丰富的视频材料,讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题,适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程,确保内容的时效性和专业性。
Daily-DeepLearning - 全面计算机基础、Python应用、数据科学及机器学习指南
GithubPython开源项目操作系统数据结构机器学习深度学习
提供丰富的计算机科学教育资源,涵盖数据结构、操作系统、计算机网络等基础课程。Python和数据科学部分包括numpy、pandas、matplotlib等流行库的使用教程。机器学习和深度学习部分涉及逻辑回归、集成学习、RNN、CNN等理论及实践内容,适合初学者及进阶学习者掌握计算机科学与人工智能技术。
opencv-python - OpenCV的Python接口
GithubOpenCVPython图像处理开源项目机器学习计算机视觉
opencv-python是OpenCV的预编译Python包,提供广泛的计算机视觉功能。支持主流桌面和服务器环境,包含完整和headless版本。易于安装使用,适合各级开发者的计算机视觉应用。定期随OpenCV更新,保证用户可使用最新算法和功能。
deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程
GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习
本教程介绍深度学习在图像处理中的应用,涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测,适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载,助力学习和研究。
intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程
GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个面向深度学习初学者的开源项目,提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式,鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念,为学习者打下扎实基础,为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合,并提供深入学习资源。项目内容结构清晰,按主题分类组织,每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式,增加了学习的灵活性。
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