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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/opencv-2/
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**Coursera 课程总结：[OpenCV] 深度学习图像处理项目2——找出坏苹果！** 本课程将深入探讨使用Python和OpenCV进行深度学习图像处理的实践应用。课程以一个识别坏苹果的实际项目为核心，引导学员逐步掌握计算机视觉的关键技术。 **主要内容概览：** * **OpenCV基础：** 在进入深度学习之前，课程将扎实讲解OpenCV的核心图像和视频处理技术，为后续的学习打下坚实基础。 * **YOLO目标检测：** 学员将学习如何收集和处理图像数据，并利用YOLO（You Only Look Once）模型训练识别坏苹果和橘子。课程将通过Google Colab和DarkNet平台，实操Custom Data YOLO的训练方法。 * **物体跟踪：** 课程将介绍多种高效的物体跟踪技术，并应用于实际场景，例如计算通过的人数，以及使用OpenCV的跟踪技术进行人脸跟踪。 * **人脸识别增强：** 学员将学习Face Landmark和Alignment技术，以提高人脸识别的准确性。将结合Face Landmark和EAR（Eye Aspect Ratio）实现一个防瞌睡检测项目。 * **深度学习人脸分析：** 课程还将涉及利用深度学习进行人脸识别，并进一步进行年龄和性别估算。 * **YOLO与Keras的对比学习：** 课程包含一个名为“使用YOLO进行物体识别”的单元，涵盖了YOLO在图像和视频处理方面的基础知识。此外，还将使用YOLO训练时使用的相同图像数据，通过Keras构建模型进行物体识别，从而学习和比较YOLO和Keras各自的优势。 **使用工具：** 本课程主要基于强大的计算机视觉库OpenCV和Python。此外，课程中还将逐步介绍和指导用户安装其他几种有用的软件。 **课程特点：** * **实战导向：** 课程注重将深度学习和机器学习的理论应用于实际场景，通过一系列真实项目，帮助学员深入理解和掌握相关技术。 * **全方位学习：** 除了计算机视觉领域的理论知识，课程更侧重于通过实践项目来学习深度学习。 * **适合非专业人士：** 课程内容设计让非计算机专业背景的学习者也能轻松入门。只要有学习的热情，完全可以掌握并运用这些知识。 **总结：** 这门课程是学习如何利用OpenCV和Python进行深度学习图像处理的宝贵资源，尤其适合那些希望通过实际项目驱动学习，并对计算机视觉领域感兴趣的学习者。课程内容涵盖了从基础的图像处理到先进的人脸识别和物体检测技术，为学员提供了一个全面而实用的学习路径。
- 프로젝트 소개먼저 이미지와 영상을 다루는 기법에 대해서 배우고 출발해야겠지요?딥러닝을 본격적으로 활용하기에 앞서 OpenCV의 핵심 기법을 차근차근 배워나갑니다.원하는 이미지를 모아서 가공하고 YOLO를 학습시켜서 불량사과와 귤을 식별해요.구글 Colab와 DarkNet을 이용하여 Custom Data Yolo의 학습 방법을 실습합니다.다양한 Object Tracking 기술로 빠르고 쉽게 물체를 추적해요.지나가는 사람 수를 세고 OpenCV Tracking기법으로 얼굴을 추적해요.Face Landmark, Alignment로 얼굴인식의 정확도를 높여요.Face Landmark와 EAR을 이용하여 졸음감지 프로젝트도 만들어 봐요.딥러닝으로 얼굴을 인식하고 나이와 성별까지 추정해 봅니다.Face Landmark, Alignment기술을 사용하면 얼굴인식이 더 높아져요.1. YOLO 이미지, 동영상 처리 등 기본을 배우는 'YOLO를 이용한 사물 식별(Object Detection)'단원을 포함했습니다.2. YOLO 학습에 사용했던 이미지를 그대로 사용해서 Keras로 학습해서 모델을 만들고 물체를 식별하는 내용입니다. YOLO와 Keras를 학습하는 내용도 배우고 서로 비교할 수도 있겠지요?- 어떤 툴을 사용하나요?이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬을 기반으로 합니다.이 외에도 몇 가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.- 궁금해요!Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision 관련된 이론 설명 뿐 아니라실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.Q. 비전공자도 들을 수 있나요?A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.
