基于Csharp+OpenCV图像处理实战

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共11节 2687人在学 课程详情
  • L1_软件应该是算法和界面的有机结合
  • L2_在Csharp中引入视频采集模块
  • L3_“虚拟相机”和视频采集
  • L4_图像处理软件界面的必备要素
  • L5_项目实战-答题卡识别项目(1)
  • L6_项目实战-答题卡识别项目(2)
  • L7_项目实战-答题卡识别项目(3)
  • L8_项目实战-答题卡识别项目(4)
  • L9_项目实战-答题卡识别项目
  • L10_项目实战-答题卡识别项目(6)
  • L11_网络部署和课程小结

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    课时介绍

    L3_“虚拟相机”和视频采集

    课程介绍

    一、主要内容:

    OpenCV能够实现强大丰富的图像处理,但是它缺少一个能够支持它运行的界面。Csharp经过多年的发展,得益于它的“所见及所得”能力,非常方便编写界面。这两者如果能够“双剑合璧”,将有效帮助实际工作产出。

    本课着重推荐GOCW采用“Csharp基于CLR直接调用Opencv编写的算法库”方法,能够将最新的OpenCV技术引入进来,同时保证生成程序的最小化。

        为了进一步说明Csharp和OpenCV的结合使用,首先一个较为完整的基于winform实现答题卡识别的例子,相比较之前的实现,本次进一步贴近生产实际、内涵丰富,对算法也进行了进一步提炼。

    同时我们对WPF下对OpenCV函数的调用、OpenCV.js的调用进行相关教授。

     

          二、课程结构

    1、 EmguCV、OpenCVSharp和GOCW之间进行比较(方便代码编写、能够融入最新的算法、速度有保障、方便调试找错、拒绝黑箱化);

    2、视频采集模块的构建,视频采集和图像处理之间的关系;

    3、视频采集专用的SDK和“陪练”系统的介绍;

    4、在视频增强类项目中和图像处理项目中,算法的选择;

    5、Csharp界面设计、图片的存储和其他构建设计;

    6、较为完整的答题卡识别例子,兼顾界面设计和算法分析;

    8、WPF基于GOCW也同样可以基于GOCW实现算法调用;webForm虽然也可以通过类似方法调用,但是OpenCV.JS的方法更现代高效。

    9、关于软件部署的相关要点和窍门。

     

          三、知识要点:

    1、基本环境构建和程序框架;

    2、CLR基本原理和应用方法;

    3、接入、采集、模拟输入;

    4、图像处理,通过构建循环采集图片;

    5、增强和实时处理;

    6、基于投影等技术的答题卡识别算法;

    7、存储、转换;

    8、部署交付。

     

           课程能够帮助你掌握Csharp调用Opencv的基本方法,获得相应框架代码和指导;从而进一步提升实现“基于图像处理”的解决方案能力。

     

     

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