学习计算机视觉：OpenCV4、Keras与TensorFlow2实战

资源摘要信息:"Hands-On-Computer-Vision-with-OpenCV-4-Keras-and-TensorFlow-2:使用OpenCV 4，Keras和TensorFlow 2的动手计算机视觉[视频]，由Packt发布" 知识点说明： 1. 计算机视觉基础：计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够通过分析和解释图像和视频数据来“看”。视频课程从基础概念开始，逐渐深入到实际应用。 2. 计算机视觉的应用领域：课程涉及的计算机视觉应用包括但不限于医学图像分析和自动驾驶车辆的视觉系统。这些应用需求推动了计算机视觉技术的快速发展。 3. 计算机视觉的市场前景：根据某些消息来源预测，到2023年，计算机视觉市场价值将超过430亿美元，显示出其在行业中的巨大增长潜力。 4. OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了一系列用于图像处理、视频分析和机器学习任务的工具和函数。 5. OpenCV 4版本特点：本课程特别使用OpenCV的最新版本4进行教学，涵盖了新版本中引入的改进和新特性。 6. 机器学习与计算机视觉：课程将探讨如何在计算机视觉中使用机器学习技术，这是理解更高级技术如深度学习的基础。 7. 深度学习与高级图像分类：本课程深入讲解深度学习在计算机视觉中的应用，重点在于使用TensorFlow 2.0和Keras框架构建高级图像分类器。 8. TensorFlow 2与Keras框架：TensorFlow是谷歌开发的一个开源机器学习框架，而Keras则是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow之上。TensorFlow 2是该框架的最新主要版本，提供了更易用的API和更高效的执行模型。 9. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一种交互式的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、公式、可视化和文本的文档。课程的实践部分可能使用Jupyter Notebook进行代码的编写、测试和演示。 10. 实战项目：通过课程提供的代码和项目文件，学员可以亲自实践构建计算机视觉应用，如进行图像识别、处理和分析等。 11. 数据科学家和机器学习工程师的专业发展：本课程为希望在计算机视觉领域有所发展和提升的数据科学家和机器学习工程师提供了宝贵的学习资源和实践经验。 12. 代码存储库：提供的代码存储库是所有支持项目文件的集合，它们是视频课程的配套资源，帮助学员理解理论并将其应用于实际操作中。 综合上述知识点，此视频课程涵盖了计算机视觉的基础知识和进阶技术，并提供了实践环节，为学员提供了一个全面的学习计算机视觉的平台。通过学习OpenCV、TensorFlow 2和Keras，学员可以掌握如何使用机器学习和深度学习技术来构建和训练计算机视觉模型，从而解决现实世界中复杂的问题。同时，Jupyter Notebook的使用让学习和实验过程更加直观和互动。