第1章学校のカリキュラムガイドは
、カリキュラムのコースの概要が含まれ、学生はコンピュータビジョンの理解しているように、前提の側面を紹介する学習コンピュータビジョンと第2章はじめには、両方のTensorFlowによって、関連する知識とOpenCVのコンピュータのエントリを紹介します。OpenCVの焦点は、このような画素の概念、カプセル化フォーマットファイル、グラデーション、カラーチャンネルなど、関連するすべての基本的な画像処理に追加されます。TensorFlowはTensorFlowの基本的な使用を学び、習得する、などの定数、変数、行列、の導入により焦点を当てています。... 第3章コンピュータビジョンは、幾何学的変換の強化本章のは、画像の幾何学変換を導入する主な理由です。幾何学的変換名が異なる動作シナリオに合わせて画像の輪郭であることを示唆しています。そのようなスケーリング、クロッピング、変位、ミラーリング、回転、アフィン変換など。テキストセグメントを描画＆コンピュータビジョンを強化画像効果の第4章1つの現在のビデオフィルタが存在グレー結合部のコンピュータアルゴリズム処理方向に比較的火災、底板、モザイク、すりガラス、エッジ検出、油であります効果は、ビデオフィルタの使用を導入するために美化イメージを強化第5章コンピュータビジョンを誰もが心の美しさを持っている、あなたは、このセクション、ヒストグラム等化、画像のフィルタリングや他の方法では、輝度向上を美白皮膚剥離することができます自分の写真を美しく。強化のための機械学習コンピュータビジョンの第6章このセクションでは、それぞれ顔認識、漫画のライオン認識をハール+のAdaBoostと豚+ SVMを結合します。私たちは、完全な機械学習の場合には、列車からの認識をご紹介します。第7章デジタル認識KNNによって、異なるストーリーを伝える各方法の変更のマトリクス寸法、より深く説明手書き数字認識の場合、組み合わせるCNN二つの方法、。第8章、「ブラシ面」認識
第VI章に基づき、特定の顔を識別することによって、「ブラシ面」の効果を達成します。アーキテクチャは、サンプル収集ケース+画像前処理と認識するように訓練されたニューラルネットワークを含みます。プロジェクトを完了するために、トレーニングサンプルから言うことができます。第9章カリキュラムの概要全体的なカリキュラムのレビューと要約の