包含课程
- 721人 学习人数4.7分 课程评分【计算机视觉】Python OpenCV 4高级编程与实战本套课程主要讲解OpenCV 4 for Python的核心API的使用方法,并提供了大量的实战案例,课程的主要内容如下: * OpenCV for Python的安装 * 图像处理 * 色彩空间 * 通道 * Numpy与OpenCV的结合 * 绘制图形 * 阈值函数 * 几何变换 * 图像运算 * 滤波器 * 形态学方法 * 图形检测 * 匹配模板 * 视频处理 * 人脸识别效果图OpenCVOpenCV4Python计算机视觉
- 634人 学习人数4.4分 课程评分OpenCV项目实战(Python版,基与OpenCV4)想了解OpenCV Python基础知识的同学,可以看这个课程 《OpenCV Python高级编程与实战(基于OpenCV4)》 本系列课程使用Python 3.10和OpenCV4讲解。如果读者的Python环境高于Python3.10没有任何关系。但建议读者的Python环境大于Python 3.8,这样能保证本系列课程的所有案例都能顺利运行。 本系列课程的完整目录如下: 1. 图像的加密和解密2. 数字水印3. 物体计数4. 缺陷检测5. 手势识别6. 答题卡识别7. 隐身术8. 以图搜图9. 手写数字识别10. 车牌识别11. 指纹识别OpenCV计算机视觉项目人工智能Python
- 1046人 学习人数4.5分 课程评分OpenCV机器学习项目实战(Python版)本课程主要讲解结合OpenCV4和机器学习中的相关技术,实现各种检测和识别项目。主要包括使用KNN(K邻近)识别手写数字、英文字母、求解数独。使用SVM分类器识别数字、行人检测、以及利用K均值聚类绘画等机器学习OpenCV人工智能
套餐介绍
深入讲解Python OpenCV 4的核心API,并且给出了大量OpenCV项目实战,如图像加密、添加水印、手势识别、按图搜索、识别答题卡、识别车牌、指纹识别等。还通过《OpenCV机器学习项目实战》讲解与机器学习相关的技术和项目,如用KNN识别手写数字、行人检测、求解数独等。
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