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Opencv计算机视觉实战(Python版) 课程简介与环境配置 课程简介

Opencv计算机视觉实战(Python版)
共102节 17488人在学 课程详情
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  • 课程简介与环境配置

    • 课程简介
    • Python与Opencv配置安装
    • Notebook与IDE环境
  • 图像基本操作

    • 计算机眼中的图像(数据代码下载请点击------------->)
    • 视频的读取与处理
    • ROI区域
    • 边界填充
    • 数值计算
  • 阈值与平滑处理

    • 图像阈值
    • 图像平滑处理
    • 高斯与中值滤波
  • 图像形态学操作

    • 腐蚀操作
    • 膨胀操作
    • 开运算与闭运算
    • 梯度计算
    • 礼帽与黑帽
  • 图像梯度计算

    • Sobel算子
    • 梯度计算方法
    • scharr与lapkacian算子
  • 边缘检测

    • Canny边缘检测流程
    • 非极大值抑制
    • 边缘检测效果
  • 图像金字塔与轮廓检测

    • 图像金字塔定义
    • 金字塔制作方法
    • 轮廓检测方法
    • 轮廓检测结果
    • 轮廓特征与近似
    • 模板匹配方法
    • 匹配效果展示
  • 直方图与傅里叶变换

    • 直方图定义
    • 均衡化原理
    • 均衡化效果
    • 傅里叶概述
    • 频域变换结果
    • 低通与高通滤波
  • 项目实战-信用卡数字识别

    • 总体流程与方法讲解
    • 环境配置与预处理
    • 模板处理方法
    • 输入数据处理方法
    • 模板匹配得出识别结果
  • 项目实战-文档扫描OCR识别

    • 整体流程演示
    • 文档轮廓提取
    • 原始与变换坐标计算
    • 透视变换结果
    • tesseract-ocr安装配置
    • 文档扫描识别效果
  • 图像特征-harris

    • 角点检测基本原理
    • 基本数学原理
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    • 特征归属划分
    • opencv角点检测效果
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    • 图像数据预处理
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    • Lucas-Kanade算法
    • 推导求解
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    • 基本概念
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    • 模型加载与结果输出
    • DNN模块
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    • 多目标追踪实战
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    • 目标追踪概述
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    • 卷积层解释
    • 卷积计算过程
    • pading与stride
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    Opencv计算机视觉实战课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂,用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习,课程中所有代码均使用Python完成,在实战中首先讲解整体解决方案,接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果,提供全部课件及项目中所使用代码和数据。

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