玩转Python图像处理

玩转Python图像处理
共87节 6255人在学 课程详情
  • 图像处理基础导读

    • 课程导学——课程介绍
    • 课程导学——环境配置
    • 计算机内如何表示图像
    • 彩色图像是怎么表示的
    • 手写数字识别
    • 以图搜图
    • 信息隐藏
    • 智能图像处理
  • OpenCV入门

    • 牛刀小试——让图像到碗里来
    • 图穷匕见——让图像看得见
    • 不虚此行——将图像保存
  • 图像处理基础

    • 看看图像里面是什么样子
    • 生成一幅图像
    • 从图像里面拿到一个点
    • 改变图像内一块区域的样子
    • 从图像中截取一块感兴趣的区域
    • 脸部打码的实现
    • 实现换脸术
    • 访问像素的不同方式
  • 彩色图像的理解

    • OpenCV内的彩色表示
    • 一张图拆分为三张图
    • 三张图像合成一张图
  • 图像运算

    • 让图像变得更亮
    • 两个图像的融合
  • 图像的几何运算

    • 改变图像的尺寸
    • 让图像做翻转
    • 图像移动
    • 图像旋转
    • 让图像做任意运动
  • 图像的阈值处理

    • 如何将灰度图变为二值图
    • 灰度图像转换为二值图像的实现
    • 更好的二值化方法
  • 图形平滑处理

    • 平滑处理的基本思想
    • 均值滤波
    • 方框滤波
    • 高斯滤波
    • 中值滤波
    • 2D卷积
  • 形态学操作

    • 图像去毛刺
    • 图像连接
    • 根据骨架生成图像
    • 通用形态学函数
    • 图像去噪功能
    • 图像内色块的计数
    • 去除图像内的小圆孔
    • 将两个小图拼接在一起
    • 获取图像的边界
    • 得到图像的噪声信息
    • 获取图像内部的小孔信息
  • 边缘检测

    • 边缘检测的原理
    • sobel算子检测图像边缘-1
    • sobel算子检测图像边缘-2
    • scharr算子检测图像边缘
    • laplacian检测图像边缘
    • canny算子检测边缘
  • 图像金字塔

    • 图像金字塔理论基础
    • 图像缩小
    • 图像放大
    • 图像缩放的可逆性展示
  • 图像轮廓

    • 绘制图像轮廓
    • 提取图像前景
    • 用形状包围图像对象
  • 图像直方图

    • 直方图是什么
    • 使用numpy绘制直方图
    • 使用OpenCV绘制直方图
    • 让图像更清晰的原理
    • 图像高对比度处理实例
  • 傅里叶变换

    • 傅里叶变换的原理
    • numpy实现傅里叶变换
    • OpenCV实现傅里叶变换
    • 高通滤波原理
    • 获取图像的边缘
    • 低通滤波原理
    • 模糊图像的边缘
  • 视频操作基础

    • 视频操作基础介绍
    • 从摄像头捕获图像
    • 播放视频文件
    • 保存视频文件
    • 视频文件的即时处理
  • 绘图基础

    • OpenCV绘图基础
    • 绘制线条
    • 绘制形状1
    • 绘制形状2
    • 绘制形状3
    • 绘制文字
    • 绘制随机矩形
  • 总结与梳理

    • 课程总结

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    课时介绍

    "介绍智能图像的一些基本知识点。 对智能图像的一些经典场景:图像生成、图像识别、图像分类等做简单的介绍。"

    课程介绍

    【课程简介】


    本课程基于面向Python的OpenCV,以OpenCV的官方文档的知识脉络为主线,介绍了OpenCV函数的具体使用方法、函数所使用的算法的具体原理。

    在介绍函数使用时,提供了大量的程序案例演示。

    在介绍具体原理时,采用了通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题,尽量避免涉及过于复杂抽象的公式。

    课程包含数字图像处理的常用知识点,覆盖面全,方便学员系统深入全面地掌握OpenCV。


    【你将收获什么】

    1.  掌握数字图像的在计算机内表示的方法和处理的基本原理。掌握数字图像的表示方法是进行图像处理的前提和基础,能够为后续的智能图像处理打下坚实基础。

    2.  使用好OpenCV开源库对于提升工作效率具有很大的帮助。OpenCV是优秀的开源库,提供了大量的函数帮助我们提升工作效率。大多数情况下,我们直接调用函数就能够满足我们的需求。同时,它的函数具有较好的交互性,能够根据需要更好地掌控图像处理的具体细节。

    3.  学习图像处理的常用算法。课程不仅介绍函数的具体使用,也介绍了常用算法的基本原理,帮助学习者更好地理解图像处理的基本逻辑、方法,快速入门图像处理领域。



    【我将如何教你】

    1)在“黑盒”和“白盒“之间取得平衡

     可以将OpenCV看成“黑盒”,不用关心其函数是如何实现的。在需要实现某一个功能时,直接调用其对应的函数即可,像使用Photoshop的各种功能一样。也可以将OpenCV看成“白盒”,关注其每一个函数的具体实现,认真研究每一个函数的具体实现方法和实现细节。这两种方式都是学习图像处理的很好方式,但是大多数课程过于强调其中某一种,要么忽略了算法的实现、要么忽略了使用方法。本课程尽量将OpenCV在“黑盒”和“白盒”之间取得平衡。既介绍算法的原理和方法,又将重点放在如何调用函数上,让学习者能够更加游刃有余地在计算机视觉项目中使用OpenCV来解决具体的问题。


    2)将枯燥的算法采用具体的案例介绍

     在图像处理中,有大量的算法保证了图像处理的准确、高效。OpenCV将一些常用的算法进行了封装,我们可以直接调用OpenCV的函数来使用对应的算法。但是,深入地理解算法能够帮助学习者更好地使用OpenCV函数。本课程尝试抛弃传统的使用复杂公式介绍算法的形式,尽量通过简单、通俗易懂的生活中实例来帮助学习者理解算法的基本逻辑


    3)案例驱动、强调实战

    OpenCV是一个庞大的资源库,提供了非常多的函数帮助我们高效地处理问题。初学者使用OpenCV的最大困惑就是熟练地掌握了每一个函数的调用方法,但是在解决实际问题时,不知道具体应该使用哪个函数。本课程通过大量的具体案例帮助学习快速掌握每个函数的应用场景,快速掌握OpenCV的核心使用方法和技巧。

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