一、视频内容
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234116249-2042180005.jpg)
提供高达168课程的图像处理(OpenCV相关)的课程。其内容分类也是具有参考价值的。
具体包括
1、车牌识别
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234116687-321863831.jpg)
2、卷积神经网络识别物体
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234117093-1661623780.jpg)
3、人脸识别
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234117562-1864888043.jpg)
4、非特定特征识别器
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234118124-1411553284.jpg)
另一个课程也类似
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234118546-1059444698.jpg)
5、图像搜索(以图搜图)
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234119108-1386882711.jpg)
6、手势识别
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234119515-580192254.jpg)
7、图像分类
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234119874-1664023597.jpg)
8、使用PI
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234120249-1591675223.jpg)
9、使用手机!
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234120624-1598108094.jpg)
还有其他一些东西,内容比较丰富。但是光看介绍不能知道质量。
二、博客内容
博客的主要内容就是教程,而且更新及时(我成文时间0830,最新的教程为
)内容较新
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234120968-522789793.png)
那么有哪些内容了,我浏览了一些
Deep Learning on Amazon EC2 GPU with Python and nolearn
这是写作者使用云平台进行网络运算的。
My Experience with CUDAMat, Deep Belief Networks, and Python
讲使用cuda心得的。
Deep Learning with OpenCV
具体讲深度学习的……等等。内容比较多,对于我来说,应该有一个梳理学习转换的过程。
三、这么专业的资源值得付费。费用(95刀即使对于米国人来说,也是挺大的一个数目),而且还不能用支付宝,的却是有困难,如果购买需要研究一下流程。
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234121265-376873056.png)
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/508489/201708/508489-20170831234121530-1102439192.png)
小结:
作为教学和视频网站,类似pyimagesearch应该说的却有很多值得学习的地方,但是对于目前的我来说这个思路还不成熟;此外就内容来看,虽然不能非常高大上,但是丰富的内容、广阔的视野、不懈的研究,本身就是非常精彩的。
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