Python图像识别与机器学习培训课程大纲

一、培训对象

二、培训目标

三、培训内容

1. 图像识别与机器学习行业应用场景解析（安防、医疗、自动驾驶、OCR等），明确课程学习框架与核心重点。
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3. Python培训环境搭建：Anaconda安装、虚拟环境管理，核心库（numpy、opencv-python、matplotlib等）安装与验证。
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5. 数字图像基础：像素、分辨率、通道概念，灰度图与彩色图（RGB）的区别及本质认知。
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7. OpenCV核心操作：图像的读取、显示、保存，掌握cv2核心函数的使用方法与注意事项。
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9. 图像预处理实战：图像缩放、裁剪、旋转、翻转，解决实际项目中图像尺寸不统一问题。
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11. 图像增强与去噪：高斯模糊、中值滤波原理与实操，Canny边缘检测算法应用。
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13. 色彩空间转换：RGB与灰度图、RGB与HSV的转换方法，适配不同场景的特征提取需求。
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15. 机器学习基础：数据集划分（训练集/测试集）、特征与标签、监督学习与无监督学习核心概念。
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17. 图像特征提取：像素值、直方图、HOG特征原理，结合numpy实现特征提取实操。
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19. 传统机器学习算法实操：基于scikit-learn实现KNN、SVM、随机森林算法，完成简单图像分类。
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21. 深度学习基础：神经元、激活函数、卷积神经网络（CNN）核心结构（卷积层、池化层、全连接层）。
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23. 深度学习框架入门：TensorFlow/PyTorch二选一，掌握张量操作、模型定义、编译与训练流程。
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25. CNN实战：基于CNN重构手写数字识别，对比传统算法，理解深度学习的优势。
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27. 迁移学习应用：使用预训练ResNet模型实现猫狗分类，数据增强技巧解决过拟合问题。
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29. 图像识别进阶：目标检测（YOLO/SSD）、OCR文字识别基础，调用预训练模型完成demo实操。
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31. 综合项目实战与部署：完整流程拆解（数据收集→预处理→模型训练→评估），Flask搭建简易识别API，实现模型本地部署。