内容介绍：
第一章 视觉与自动驾驶
     1.1课程简介.mp4
     1.2 案例导入与自动驾驶传感方案介绍.mp4
     1.3 视觉系统在自动驾驶中的作用.mp4
     1.4 计算机视觉与传统模式识别框架.mp4
     1.5 大脑感知与深度学习.mp4
     1.6 图像数据IMAGENET与物体识别.mp4
第二章 图像处理与视觉基础
     2.1.1 车道线检测目标.mp4
     2.1.2 数字图像处理基础.mp4
     2.2.1 python介绍与安装.mp4
     2.2.2 OpenCV和Anaconda介绍.mp4
     2.3.1 指定路径图像读取.mp4
     2.3.2 指定路径视频读取.mp4
     2.3.3 指定区域划线.mp4
     2.3.4 图像灰度化.mp4
第三章 基于哈夫变换的车道线检测
     3.1 数据集与检测程序框架搭建.mp4
     3.2 高斯平滑.mp4
     3.3 Canny边缘检测.mp4
     3.4 哈夫变换检测直线与原图叠加.mp4
     3.5 完整项目构建.mp4
第四章 深度学习方法简介
     4.1 基于深度学习的车道线检测.mp4
     4.2 机器学习与深度学习的发展.mp4
     4.3 CNN原理及在图像处理中的应用.mp4
     4.4.1 数据集与软件环境介绍.mp4
     4.4.2 keras顺序模式配置案例讲解.mp4
     4.4.3 基于深度学习车道线检测代码讲解.mp4
     4.4.4 clip运行演示讲解.mp4

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