课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-computer-vision-watson-opencv
在当今科技迅速发展的时代，计算机视觉已成为机器学习与人工智能中最激动人心的领域之一。为了帮助初学者了解这一领域，Coursera推出了《计算机视觉与图像处理入门》课程。本课程通过操作性强的学习方式，让学员掌握计算机视觉的基础知识及其在多个行业中的应用。
本课程的学习内容涵盖了计算机视觉的各个方面，从最基础的图像处理知识开始，到利用Python、Pillow和OpenCV进行基本图像处理，以及图像分类和目标检测的实操。各个模块内容丰富，非常适合想要入门这一领域的学习者。
课程大纲：
- 计算机视觉简介：讲解图像处理这一迅速发展的领域，它是计算机视觉的第一步，在许多领域都有广泛应用。
- OpenCV与Pillow进行图像处理：学习利用Python库OpenCV和Pillow进行图像增强与信息提取。
- 机器学习图像分类：了解用于计算机视觉的多种机器学习分类方法，包括K近邻、逻辑回归以及支持向量机等。
- 神经网络与深度学习在图像分类中的应用：学习神经网络的工作原理，深入了解全连接神经网络及卷积神经网络（CNN）及其不同架构。
- 目标检测：学习如何使用Haar Cascade分类器、R-CNN和MobileNet等多种方法进行目标检测。
- 项目案例：几乎是自驾车 – 交通标志分类：课程的最后一周，学员将构建一个计算机视觉应用并通过云端进行部署。
这一课程不仅为学员提供了坚实的理论基础，还通过实际项目帮助学员掌握所学的知识。无论是希望改善个人技能，还是想在计算机视觉领域开创职业生涯的学习者，这个课程都值得推荐。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-computer-vision-watson-opencv