本课程共2.5小时，是一门面向实战的计算机视觉与深度学习综合课程，通过理论结合实践的方式，系统性地讲解从传统图像处理到前沿深度学习技术的完整知识体系。课程包含5大核心模块、10+实战项目，涵盖工业检测、金融识别、安防监控、自动驾驶等多个应用场景，培养学员解决实际问题的能力。
课程从基础的图像处理入手，深入讲解了OpenCV的形态学操作与模板匹配技术，并通过豆类计数与银行卡号识别的实战项目，帮助学员巩固理论与实践能力。
在图像分类模块中，学员将学习基于GUI界面的手写数字识别，以及利用深度学习对机械设备振动信号进行分类，拓展分类应用场景。
目标检测部分则聚焦于前沿的YOLO系列模型，结合注意力机制，开发火灾检测、车辆违停识别及夜间低亮度场景下的目标检测系统。
图像分割模块中，通过UNet和迁移学习技术，实现无人机图像以及动画片中猫鼠角色的精准语义分割，提升学员对分割任务的理解和操作能力。
最后，图像生成部分借助PaddleGAN技术，完成高质量的超分辨率图像生成，展示生成对抗网络在图像增强领域的强大潜力。
本课程强调理论与项目实战的紧密结合，适合希望深入掌握计算机视觉技术并快速应用于实际问题的学员。
一、图像处理
1.1 Opencv形态学操作
1.2 Opencv模板匹配
1.3 Opencv图像处理实战项目一：基于形态学操作与自定义轮廓检测函数的黄豆计数
1.4 Opencv图像处理实战项目二：基于Opencv模板匹配的银行卡号识别项目
二、图像分类
2.1 基于GUI可视化的Minist手写体数字图像分类
2.3 基于深度学习的轴承振动信号分类
三、目标检测
3.1 基于Yolov5的火灾检测系统（含前端页面）
3.2 基于CBAM注意力机制的Yolov5的车辆违停系统
3.2 基于Yolov8的夜间低亮度目标检测系统
四、图像分割
4.1基于UNet的无人机图像语义分割
4.2基于迁移学习与并联注意力机制的猫和老鼠动画片语义分割
五、图像生成
5.1 基于PaddleGAN的超分辨率图像生成
1 、具备Python与深度学习基础，希望深化CV领域实战经验的学生或开发者。
2、追求从“调参”到“落地”全流程能力提升的技术爱好者。
3、想要掌握主流CV工具链（OpenCV/YOLO/PaddlePaddle）。
4、准备独立完成从数据预处理、模型优化到系统集成的全流程项目开发。
5、学习解决实际场景中的人脸识别、安全监控、工业检测等核心问题能力。
6、本课程购买后2年内可以免费观看。由于本产品的视频课程属性，观看后不予退款。
新课原价59.8元，2人拼团49.8元，3人拼团39.8元
现上新前50名购买可领取10元优惠券，每人限领1张，优惠券在6月9日前使用有效。
点击“阅读原文”可跳转购买链接
