OpenCV深度学习简介 中文字幕

课程信息
英文名Introduction to Deep Learning with OpenCV
课程来源Lynda.com
讲师Jonathan Fernandes
课程ID5034175
课程时长0.8小时
下载所需积分50
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所属类别全部 网络管理

深度学习是一种相当新近且非常受欢迎的人工智能(AI)分支,它可以在数据(包括图像和视频)中找到模式和见解

它的分层和抽象为深度学习模型提供了几乎类似人类的能力 - 包括高级图像识别

使用OpenCV--一种广泛采用的计算机视觉软件 - 您可以在廉价的硬件上运行以前训练有素的深度学习模型,并从数字图像和视频中获得强大的见解

在本课程中,讲师Jonathan Fernandes使用OpenCV深度神经网络(dnn)模块通过推理向您介绍深度学习的世界

您可以概述深度学习概念和体系结构,然后了解如何使用OpenCV和Python查看和加载图像和视频

Jonathan还展示了如何为图像和视频提供分类,使用blob(相当于其他框架中的张量),并利用YOLOv3进行自定义对象检测

主题包括:

深入学习OpenCV

在OpenCV中查看图像和视频

在dnn模块中使用blob

图像分类

视频分类

YOLOv3

- 所以安装了Python和conda,让我们创建一个虚拟环境。

虚拟环境是分离不同Python项目的好方法,特别是如果它们安装了不同版本的Python,具有不同的模块和包。

所以让我们创建我们的虚拟环境,让它给它命名为open cv four,这样就是ocv4,所以,conda create --name ocv4和python equals 3.6,输入yes来安装所有相关的包。

让我清除屏幕,以便您可以看到整个屏幕。

创建虚拟环境后,现在在Windows中,需要激活才能使用它。

所以让我们输入,激活ocv4,让我们安装cmake,numpy和opencv。

所以pip,安装cmake。

现在让我们安装numpy,所以pip install numpy。

让我继续前进并清除屏幕。

现在pip,安装opencv-contrib-python ==我们将安装版本4.0.1.24。

现在让我们继续安装dlib,以便conda install -c conda-forge dlib。

选择“是”以安装新软件包。

让我继续并清除屏幕。

现在让我们检查模块是否已按预期安装。

所以键入python,现在让我们继续导入numpy。

所以导入numpy。

让我们继续并导入opencv。

这就是导入cv2。

所以这是有效的,所以我们已经确认我们已经能够导入numpy和opencv。

在下一个视频中,我们将继续安装文本编辑器。

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