OpenCV项目实战(Python版,基与OpenCV4)

OpenCV项目实战(Python版,基与OpenCV4)
共71节 692人在学 课程详情
  • 图像加密和解密

    • 对整个图像进行加密与解密
    • 用掩模方式实现脸部打码和解码
    • 用ROI方式实现脸部打码和解码
  • 数字水印

    • 数字水印与位平面
    • 提取灰度图像的位平面
    • 将数字水印嵌入图像,并从图像中提取数字水印
    • 用ROI构造可视化水印
    • 通过加法融合图像与数字水印(半透明效果)
    • 通过ROI方式嵌入水印和提取水印
    • 将图像印在水印上
  • 物体计数

    • 图像中心点的计算原理
    • 在图像的质点处绘制文字
    • 计算轮廓的面积
    • 用轮廓勾勒出图像中的对象
    • 产生不同形态的核
    • 不同核的膨胀效果
    • zip函数
    • 统计细胞的个数
  • 缺陷检测

    • 用开运算去除图像中的噪声
    • 用距离变换函数识别出连在一起的物体
    • 构建最小包围圆形
    • 利用面积比值进行缺陷检测
  • 手势识别

    • 绘制手势的凸包
    • 计算凸缺陷
    • 利用面积比识别手势0和手势1
    • 识别数字手势的完整代码
    • 计算图像的匹配度
    • 识别石头、剪刀、布
  • 答题卡识别

    • 答题卡识别的基础理论和步骤
    • 识别单选题目(方法1)
    • 识别单选题目(方法2)
    • 检索答题卡的外轮廓
    • 处理答题卡
    • 对答题卡进行倾斜校正与裁边处理
    • 对答题卡进行反二值化处理
    • 找到答题卡内所有的轮廓
    • 找到答题卡内所有选项的轮廓
    • 筛选出每一道题的选项
    • 识别整张答题卡
  • 抠图与隐身

    • 获取红色斗篷掩模
    • 掩模图像反二值化的多种方式
    • 用背景填充掩模图像
    • 抠出隐身区域
    • 使用两种方式求像素值之和
    • 使用addWeighted函数求两个像素值之和
    • 隐身术的完整代码
    • 视频隐身
  • 按图搜索

    • 实现原理
    • 缩小图像尺寸
    • 简化色彩(转换为灰度图像)
    • 计算像素点均值
    • 计算感知哈希数据
    • 构造一维感知哈希表的3种方式
    • ravel函数与flatten函数的区别
    • 计算哈希值距离
    • 计算图像库内所有图像的哈希值
    • 按图搜索的完整代码
  • 识别手写数字

    • 实现原理
    • 识别手写数字完整实现
  • 识别车牌

    • 提取图像中的车牌
    • 分隔车牌内的各个字符
    • 识别车牌中的字符
  • 指纹识别

    • 指纹识别概述
    • 确定关键点类型和关键点角度
    • 获取图像的向下采样
    • 使用多种核实现高斯滤波
    • 获取并绘制关键点
    • 使用暴力匹配的方式绘制两幅图像的匹配点
    • 使用FLANN匹配的方式绘制两幅图像的匹配点
    • 指纹验证的完整代码
    • 搜索指纹库

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    课时介绍

    利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1利用面积比识别手势0和手势1

    课程介绍

    想了解OpenCV Python基础知识的同学,可以看这个课程

     

    《OpenCV Python高级编程与实战(基于OpenCV4)》

     

    本系列课程使用Python 3.10和OpenCV4讲解。如果读者的Python环境高于Python3.10没有任何关系。但建议读者的Python环境大于Python 3.8,这样能保证本系列课程的所有案例都能顺利运行。

     

    本系列课程的完整目录如下:

     

    1. 图像的加密和解密

    2. 数字水印

    3. 物体计数

    4. 缺陷检测

    5. 手势识别

    6. 答题卡识别

    7. 隐身术

    8. 以图搜图

    9. 手写数字识别

    10. 车牌识别

    11. 指纹识别

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