课程大纲
第1课 图像处理基础
知识点1： CV背景介绍
知识点2： OpenCV完全解析基础
知识点3： 图像的基本操作：遍历图像6种方法，ROI选取等
第2课 初探计算机视觉
知识点1： VideoCapture类介绍
知识点2： Opencv编程常见错误
知识点3： Python环境搭建+语法
实战项目： 机器学习在CV中的应用（python与C++多种演示）
第3课 空域图像处理的洪荒之力
知识点1： 图像卷积运算
知识点2： 边缘检测方法：sobel，canny以及图像拉普拉斯
实战项目： 车牌识别项目
第4课 机器视觉中的特征提取与描述
知识点1： 霍夫变换
知识点2： 局部特征大汇总（GFTT，SIFT，SURF，FAST，ORB…）
实战项目： 无人车项目提示
第5课 坐标变换与视觉测量
知识点1： 相机模型
知识点2： 2D、3D、坐标变换
知识点3： 相机标定
实战项目： 增强现实技术simple VR不神秘（第四，第五讲综合演练）
第6课 卷积神经网络与迁移学习
知识点1： 分类：linear regression, neural networks
知识点2： 检测：bounding box regression
知识点3： 定位：localization
实战项目： 使用CNN进行图像识别
第7课 图像检索
知识点1： 图像检索与特征抽取
知识点2： 海量数据与快速检索
知识点3： 电商商品检索技术
实战项目： 基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
第8课 图像标注与问答
知识点1： 语言模型介绍
知识点2： LSTM模型与标注问题
实战项目： DenseCaption in Generating Captions in Images.
第9课 3D计算机视觉
知识点1： 表面和外形重构
知识点2： 基于模型的重构
实战项目： 人脸动画
第10课 机器视觉项目实战
实战项目： 以鲸鱼识别为例，利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题
