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课程特点：

  • 完全基于Python,快速实现Windows,Linux, MacOs, ios, Android跨平台GUI，NUI APP开发
  • 融合机器学习，深度学习，计算机视觉项目实战

适合人群：

  • 有一定的C++,Python编程基础，对GUI开发有基础的了解
  • 熟悉机器学习，深度学习，特别是对深度学习的相关框架和算法有一定的了解，本课程设及框架TensorFlow,Pytorch
  • 了解计算机视觉相关算法，本课程项目设及： 人脸检测，物体边缘检测，生成对抗网络(GAN)，及OpenCV的相关算法

课程目标：

  • 实现基于Kivy的APP快速开发

课程设及实战项目：

  • 基于PyQt5的AI京剧换脸软件开发
  • 基于Kivy(kivymd)的涂鸦画板软件开发
  • 基于kivy的智能车道线检测APP开发
  • 基于kivymd的GAN一键现实转二次元动画场景迁移APP开发
  • kivy的安卓apk打包和Window可执行文件打包

1.kivy介绍

  • 1.kivy框架介绍及kivy与PyQt5的对比
  • 2.kivy学习资源介绍(包括 官网，中文文档，书籍，B站资源分享）
  • 3.kivymd的简单介绍
  • 4.课程实现APP效果展示（包括PyQt5程序和本课程的程序)
  • 5.打包方式：3种android打包方式，pyinstaller和nuitka打包及其他们的优缺点

2.涂鸦画板项目基于kivy实现

  • 1.项目展示与显示画笔的轨迹
  • 2.设置颜色的Button
  • 3.设置线宽的Button
  • 4.按钮边框的设置
  • 5.屏幕清除功能的实现
  • 6.中文显示问题及替换icon和title
  • 7.项目总结

3.涂鸦画板项目基于kivymd实现

  • 1.项目展示与画板整体界面
  • 2.改变线宽MDFloatingActionButtonSpeedDial的实现
  • 3.清除功能MDFloatingActionButton的实现
  • 4.改变颜色MDRoundFlatButton的实现
  • 5.项目总结

4.智能车道线检测项目(基于Kivy)

  • 1.车道线检测的OpenCV实现
  • 2.项目展示及Index页面开发
  • 3.图像车道线检测页面开发
  • 4.手机摄像头视频流车道线监测开发
  • 5.项目总结

5.基于生成对抗网络(GAN)的一键现实转换二次元动画场景迁移项目(基于Kivymd)

  • 1.CartoonGAN的Flask部署与测试
  • 2.Kivymd定义主界面
  • 3.Home界面的实现
  • 4.UPLOADIMAGE功能的实现
  • 5.DOWNLOAD功能的实现
  • 6.项目总结

6.pyinstaller打包Windows桌面应用程序

  • 以智能车道线检测项目Windows打包为例

7.setupfactory安装程序打包

8.p4a Android打包基于kivy的涂鸦画板项目

  • 1.基于Kivy开发的涂鸦画板项目的p4a安卓打包及项目演示
  • 2.MUMU安卓模拟器及adb_server.exe调试
  • 3.adb安卓调试

9.buildozer Android打包基于kivymd的涂鸦画板项目

  • 1.基于Kivy开发的涂鸦画板buildozer安卓打包及在adb下进行安卓调试
  • 2.基于智能车道线监测项目的buildozer安卓打包及adb安卓调试
  • 3.生成对抗网络(GAN)的一键现实转换二次元动画场景迁移项目(基Kivymd)buildozer安卓打包及adb调试

10.总结加项目展示

  • 1.最后的作业
  • 2.附件： 基于PyQt5的AI京剧换脸软件的源码和演示