实用计算机视觉精通：20 多个 Python 和 AI 项目

通过 20 多个实践项目，掌握 2025 年计算机视觉课程，包括深度学习、Python、OpenCV、YOLO、OCR 和 GUI

讲师：Muhammad Yaqoob G

您将学到什么

• 了解人工智能的起源、发展和现实世界的影响，重点关注计算机视觉在现代应用中的作用。
• 安装和配置 Python 和 VS Code，以便在任何平台上无缝开发基于视觉的项目。
• 应用 OpenCV 基础知识——图像和视频的读取、写入、显示、调整大小、裁剪和色彩空间转换。
• 实现图像处理技术，例如阈值处理、形态变换、按位运算和直方图均衡化。
• 检测边缘、角、轮廓和关键点；匹配图像之间的特征以实现对象识别和场景分析。
• 利用先进的方法——Canny 边缘检测、纹理分析、光流、对象跟踪、分割和使用 Tesseract 的 OCR。
• 构建智能人脸考勤系统：登记人脸、提取嵌入、训练模型并启动 Tkinter GUI 进行实时识别。
• 使用 EAR/MAR 指标创建驾驶员困倦检测器，将其集成到 Tkinter 仪表板，并运行实时视频推理。
• 训练 YOLOv7-tiny 进行物体和武器检测，在 Colab 中部署，并构建用于实时检测的 GUI。
• 实现 YOLOv8 人数统计和进出跟踪器，使用 Tkinter 可视化计数，并管理线坐标逻辑。
• 使用 Roboflow 注释、API 集成和实时 GUI 显示开发车牌检测和识别管道。
• 制定交通标志识别系统：预处理数据、训练 EfficientNet-B0 并实时进行推理。
• 构建人工智能安全应用程序：使用 MQTT 警报、跌倒检测 API 和智能车辆速度跟踪进行事故检测。
• 使用预先训练的模型从实时视频中检测情绪、年龄和性别，并通过 Tkinter 界面进行部署。
• 使用 YOLOv11 设计实时口罩检测应用程序，从数据集准备到 GUI 推理。
• 创建具有地标注释、MediaPipe 姿势估计和交互式 GUI 的手势识别系统。
• 在 EfficientNetB0 上训练野生动物识别模型，在 Flask/Ngrok 中部署，并在直播中识别动物。
• 通过 Tesseract 集成 OCR 以提取图像中的文本，并构建分割管道以进行强大的场景解析。

要求

• 基本的 Python 编程知识
• 建议使用配备 4GB 以上内存的 Windows PC 或笔记本电脑。GPU 为可选配置，但有助于加快模型训练速度、处理大型数据集或实时任务。

描述

通过20 多个实时项目，从基础理论到功能齐全的应用，解锁 2025 年基于图像和视频的 AI 的强大威力。这门实践课程专为工程和科学专业的学生、STEM 专业毕业生以及即将转行从事 AI 的专业人士设计，旨在帮助您掌握端到端的计算机视觉技能，从而打造出众的作品集。

主要亮点：

• 环境设置和基础知识：安装 Python、配置 VS Code 并掌握 OpenCV 操作——图像 I/O、颜色空间、调整大小、阈值、过滤器、形态学、按位操作和直方图均衡。
• 核心和高级技术：使用 Tesseract 实现边缘检测（Sobel、Canny）、轮廓/角/关键点检测、纹理分析、光流、对象跟踪、分割和 OCR。
• 深度学习集成：训练和部署 TensorFlow/Keras 模型（EfficientNet-B0）以及 YOLOv7-tiny 和 YOLOv8，以实现稳健的检测任务。
• GUI 开发：构建交互式 Tkinter 界面以可视化实时视频源、检测结果和系统仪表板。

20多个实践项目包括：

• 智能人脸考勤，具有人脸登记、嵌入提取、模型训练和 GUI 集成功能。
• 使用 EAR/MAR 算法和实时警报仪表板检测驾驶员困倦。
• YOLO 对象和武器检测管道用于实时推理和可视化。
• 具有可配置线坐标逻辑的人数计数和出入跟踪。
• 利用 Roboflow 注释和自定义模型训练进行车牌和交通标志识别。
• 入侵和 PPE 检测，用于工作场所安全监控。
• 使用 MQTT 警报系统进行事故和跌倒检测。
• 使用定制训练的视觉模型进行面具、情绪、年龄/性别和手势识别。
• 在直播中使用基于 EfficientNet 的分类进行野生动物识别。
• 使用校准和物体运动分析的车辆速度跟踪。

课程结束时，您将能够：

• 为各种现实世界任务开发、训练和微调深度学习视觉模型。
• 将 CV 管道集成到实时视频应用程序的直观 GUI 中。
• 执行行业标准工作流程：数据注释、培训、评估和部署。
• 展示 20 多个完整项目的组合，以启动或推进您的 AI 职业生涯。

立即报名并开始构建您的第一个实时计算机视觉应用程序！

本课程适合哪些人：

• 工程、计算机科学、电子或相关领域的本科生和研究生寻求实践简历项目来补充他们的学业。
• 拥有 STEM 学位的应届毕业生，希望培养实用的 AI 技能并在简历中展示现实世界的项目。
• 从事软件、电子、机器人或数据角色的专业人士，旨在转向 AI/ML 并利用行业中的视觉应用。
• 来自 STEM 领域（例如物理、数学、生物技术）的职业转换者正在寻找进入计算机视觉的结构化路径，而不是从零开始。
• 需要在 Jetson、Raspberry Pi 等边缘设备或云管道中集成视觉分析的研发工程师和物联网开发人员。
• 具有科学/工程思维的自学者和业余爱好者，希望掌握端到端 CV 工作流程——从算法基础到 GUI 部署和模型推理。