计算机视觉和分类
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01. 分类 Sebastian
02. 欢迎来到计算机视觉
03. 介绍 Tarin
04. 计算机视觉和无人驾驶车
05. LiDAR 数据
06. 图像分类流程
07. 测验：分类步骤
08. 学会分类图像
09. 什么是机器学习？
10. 训练一个模型
11. 测验：选择分层
12. 作为网格像素的图像
13. Notebook: 作为数字数据的图像
14. 颜色图像
15. 颜色或灰度？
16. Notebook: 可视化 RGB 通道
17. 预处理
18. Notebook: 裁剪和调整大小
19. 颜色遮罩
20. 安装 OpenCV，操作说明
21. 绿屏汽车
22. Notebook: 绿屏背景
23. 颜色空间和变换
24. HSV 转换
25. Notebook: 颜色转换
26. 白天和夜晚分类
27. Notebook: 加载和可视化数据
28. 标签数据和准确性
29. 显著特征
30. 特征提取
31. 特征
32. 标准化输出
33. Notebook：标准化白天和夜晚图像
34. 平均亮度
35. Notebook: 平均亮度特征提取
36. 特征和分类
37. 选择特征
38. 过滤和查找边缘
39. 高通滤波器
40. 测验：内核
41. Notebook：寻找边缘
42. 无人驾驶车的卷积
43. Notebook: 直方图和特征向量
44. 分类
45. Notebook: 分类
46. 评估指标
47. Notebook: 准确性和错误分类
48. 祝贺你！
49. 结束和起点
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30. 特征提取
特征提取
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