提高QT程序设计能力
掌握OpenCV.DNN调用深度学习网络能力
能够编写实际运行的Android图像处理程序
实现自己的Prisma（基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP)
无限期 视频有效期
28节 节数
1093人 学习人数
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实现自己的Prisma（基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP)
基于OpenCV.DNN和QtQuick，集成StyleTransfer算法，实现Android系统上的Prisma程序
界面实现上，基于QML.control2实现通用界面
算法功能上，集成ST算法，实现著名的手机应用软件Prisma能力。
同时包括对天空替换、扫描增强算法、血管增强算法的研究和实现~
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技术总监/研发总监
图像处理工程师，专注图像处理多年，长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富，研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析。对opencv结合mfc、csharp快速开发，解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习Opencv》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。 讲课风格严谨细致，针对性强；并且能够启发同学自主发现问题本质，主动扩展研究，提高动手能力。
图像处理工程师，专注图像处理多年，长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富，研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析。对opencv结合mfc、csharp快速开发，解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习Opencv》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。 讲课风格严谨细致，针对性强；并且能够启发同学自主发现问题本质，主动扩展研究，提高动手能力。
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适用人群
在学本科生与研究生,图像处理工作者,图像处理开发者,C++开发者课程简介
课程介绍
基于OpenCV.DNN和QtQuick，集成StyleTransfer算法，实现Android系统上的Prisma程序
界面实现上，基于QML.control2实现通用界面
算法功能上，集成ST算法，实现著名的手机应用软件Prisma能力。
同时包括对天空替换、扫描增强算法、血管增强算法的研究和实现~
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使用Qt5和Qt6都编译不出，总是有各种各样的Android报错，资料里没有作者用的环境，课程里很多也没有讲清楚
出现以下报错
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