课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-computer-vision-watson-opencv
计算机视觉与图像处理导论课程评测与推荐
在当今的科技快速发展中，计算机视觉已成为机器学习和人工智能中最激动人心的领域之一。它在自动驾驶汽车、机器人技术、增强现实等多个行业中都有着广泛的应用。如果你对这个领域感兴趣，Coursera上的《计算机视觉与图像处理导论》课程无疑是一个不错的选择。
课程概览
这是一门面向初学者的课程，通过使用Python、Pillow和OpenCV等工具，让学生了解计算机视觉的基本知识和应用。课程自由度很高，强调实践，让学生能在理论学习后，立即应用所学技能。
课程大纲
- 计算机视觉介绍 – 这一模块将讨论图像处理的快速发展，这是计算机视觉的第一步，应用范围广泛，从智能手机的图像清晰化到帮助医生治愈疾病。
- 使用OpenCV和Pillow进行图像处理 – 本模块将学习使用Python库OpenCV和Pillow的基础图像处理，以增强图像和提取有用信息。
- 机器学习图像分类 – 学习常用的机器学习分类方法，包括k近邻、逻辑回归、SoftMax回归和支持向量机。
- 神经网络和深度学习图像分类 – 了解神经网络、全连接神经网络和卷积神经网络（CNN），掌握不同组件和激活函数的概念。
- 目标检测 – 学习使用Haar级联分类器、R-CNN和MobileNet等方法进行目标检测。
- 项目案例：不完全的自动驾驶汽车 – 交通标志分类 – 在课程最后一周，学生将构建一个部署在云上的计算机视觉应用，创建自定义分类器并在自己的图像上进行训练和测试。
推荐理由
这门课程内容丰富，涵盖了计算机视觉的基础和进阶知识。课程以实用性为导向，保证学生能够在课堂上学到的技能迅速应用于实际项目。此外，课程中的项目让学生可以实践自己的想法，从中受益匪浅。
总的来说，如果你想系统地学习计算机视觉及其应用，这门《计算机视觉与图像处理导论》课程是一个非常值得推荐的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-computer-vision-watson-opencv