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  • 课程> 人工智能> 计算机视觉
  • OpenCV图像分割实战视频教程

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    • 1. 概述 (免费)
    • 10:20
    • 2. KMeans方法-原理
    • 24:11
    • 3. KMeans方法-数据聚类
    • 18:43
    • 4. KMeans方法-图像分割
    • 23:57
    • 5. 高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类
    • 35:50
    • 6. 高斯混合模型(GMM)方法-图像分割
    • 30:10
    • 7. 分水岭分割方法-原理
    • 22:16
    • 8. 分水岭分割方法-对象分离与计数01
    • 27:22
    • 9. 分水岭分割方法-对象分离与计数02
    • 25:14
    • 10. 分水岭分割方法-图像分割
    • 26:56
    • 11. Grabcut原理与演示应用-原理
    • 27:46
    • 12. Grabcut原理与演示应用-代码演示
    • 26:40
    • 13. 案例实战一证件照背景替换-01
    • 20:03
    • 14. 案例实战一证件照背景替换-02
    • 29:44
    • 15. 案例实战一绿幕背景视频抠图-01
    • 23:34
    • 16. 案例实战一绿幕背景视频抠图-02
    • 20:36
    • 【课程类型】技术教程 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      基于OpenCV最新版本3.2 讲述,详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用,基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法,通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例,讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。
    • 【课程目标】
      帮助OpenCV开发人员理解与掌握图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际,基于真实案例学习,用代码实现多个演示程序激发学习热情,提升解决问题能力,认真学完课程,有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。
    • 【课程计划】
      已经按照计划全部录制完成

    1 概述
    | 10:20
    概述 – 图像分割与抠图 K-Means方法 GMM方法 分水岭方法 GrabCut
    KMeans方法概述 OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分割
    KMeans方法概述 OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分割
    KMeans方法概述 OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分割
    GMM方法概述 OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分类
    GMM方法概述 OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分类
    图像形态学操作 分水岭分割方法原理 OpenCV相关API介绍 代码演示 图像形态学操作
    图像形态学操作 分水岭分割方法原理 OpenCV相关API介绍 代码演示 图像形态学操作
    图像形态学操作 分水岭分割方法原理 OpenCV相关API介绍 代码演示 图像形态学操作
    图像形态学操作 分水岭分割方法原理 OpenCV相关API介绍 代码演示 图像形态学操作
    Grabcut介绍 Grabcut OpenCV API介绍 代码演示
    Grabcut介绍 Grabcut OpenCV API介绍 代码演示
    关键知识点 算法设计步骤 代码实现
    关键知识点 算法设计步骤 代码实现
    关键知识点 算法设计步骤 代码实现
    关键知识点 算法设计步骤 代码实现

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    发表评价
    贾志刚
    4课程1773学员
    贾志刚,超过12年的编程经验,图书作者、CSDN博客专家、多年从事Java开发与图像处理工作,个人独立开发者,专研图像处理,Android应用开发。开发的人体粪便中红白细胞与脂肪球检测算法已经成功应用在医学临床检测设备当中,对模式匹配、图像特征提取、图像算法优化有丰富的实践经验。精通ImageJ二次开发与OpenCV框架使用。