获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法
熟练语义分割Unet模型的基础编码
对OpenCV基础函数强化理解运用
自己动手，实现《天气之子》滤镜REDUX
无限期 视频有效期
6节 节数
103人 学习人数
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自己动手，实现《天气之子》滤镜REDUX
传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题，导致最终融合的效果普通。为了有效解决这类问题，本课程将基于Pytorch实现天空对象的语义分割，并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容，最终能够实现远超传统算法的运行效果！
具体内容包括：
1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等
2、一种有效的天空分割数据集准备方法，并且获得数据集
3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法
4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术
5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术
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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。
你将收获
适用人群
适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础，对“天空替换”感兴趣的人士
课程介绍
传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题，导致最终融合的效果普通。为了有效解决这类问题，本课程将基于Pytorch实现天空对象的语义分割，并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容，最终能够实现远超传统算法的运行效果！
具体内容包括：
1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等
2、一种有效的天空分割数据集准备方法，并且获得数据集
3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法
4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术
5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术
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