Opencv图像处理框架实战

Opencv图像处理框架实战
共21节 3人在学 课程详情
  • 1 节课程简介与环境配置

    • 1-课程简介
    • 2-Python与Opencv配置安装
    • 3-Notebook与IDE环境
  • 2 节图像基本操作

    • 1-计算机眼中的图像
    • 2-视频的读取与处理
    • 3-ROI区域
    • 4-边界填充
    • 5-数值计算
  • 3 节阈值与平滑处理

    • 1-图像阈值
    • 2-图像平滑处理
    • 3-高斯与中值滤波
  • 4 节图像形态学操作

    • 1-腐蚀操作
    • 2-膨胀操作
    • 3-开运算与闭运算
    • 4-梯度计算
    • 5-礼帽与黑帽
  • 5 节图像梯度计算

    • 1-Sobel算子
    • 2-梯度计算方法
    • 3-scharr与lapkacian算子
  • 6 节边缘检测

    • 1-Canny边缘检测流程
    • 2-非极大值抑制
    • 3-边缘检测效果
  • 7 节图像⾦字塔与轮廓检测

    • 1-图像金字塔定义
    • 2-金字塔制作方法
    • 3-轮廓检测方法
    • 5-轮廓特征与近似
    • 6-模板匹配方法
    • 7-匹配效果展示
  • 8 节直⽅图与傅⾥叶变换

    • 1-直方图定义
    • 2-均衡化原理
    • 3-均衡化效果
    • 4-傅里叶概述
    • 5-频域变换结果
    • 6-低通与高通滤波
  • 9 节信⽤卡数字识别

    • 1-总体流程与方法讲解
    • 2-环境配置与预处理
    • 3-模板处理方法
    • 4-输入数据处理方法
    • 5-模板匹配得出识别结果
  • 10 节⽂档扫描OCR识别

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

    • 1-角点检测基本原理
    • 2-基本数学原理
    • 3-求解化简
    • 4-特征归属划分
    • 5-opencv角点检测效果
  • 12 节图像特征-sift

    • 1-尺度空间定义
    • 2-高斯差分金字塔
    • 3-特征关键点定位
    • 4-生成特征描述
    • 5-特征向量生成
    • 6-opencv中sift函数使用
  • 13 节全景图像拼接

    • 1-特征匹配方法
    • 2-RANSAC算法
    • 3-图像拼接方法
    • 4-流程解读
  • 14 节停⻋场⻋位识别

    • 1-任务整体流程
    • 2-所需数据介绍
    • 3-图像数据预处理
    • 4-车位直线检测
    • 5-按列划分区域
    • 6-车位区域划分
    • 7-识别模型构建
    • 8-基于视频的车位检测
  • 15 节答题卡识别判卷

    • 1-整体流程与效果概述
    • 2-预处理操作
    • 3-填涂轮廓检测
    • 4-选项判断识别
  • 16 节背景建模

    • 1-背景消除-帧差法
    • 2-混合高斯模型
    • 3-学习步骤
    • 4-背景建模实战
  • 17 节光流估计

    • 1-基本概念
    • 2-Lucas-Kanade算法
    • 3-推导求解
    • 4-光流估计实战
  • 18 节Opencv的DNN模块

    • 1-dnn模块
    • 2-模型加载结果输出
  • 19 节⽬标追踪

    • 1-目标追踪概述
    • 2-多目标追踪实战
    • 3-深度学习检测框架加载
    • 4-基于dlib与ssd的追踪
    • 5-多进程目标追踪
    • 6-多进程效率提升对比
  • 20 节卷积原理与操作

    • 1-卷积神经网络的应用
    • 2-卷积层解释
    • 3-卷积计算过程
    • 4-pading与stride
    • 5-卷积参数共享
    • 6-池化层原理
    • 7-卷积效果演示
    • 8-卷积操作流程
  • 21 节疲劳检测

    • 1-关键点定位概述
    • 2-获取人脸关键点
    • 3-定位效果演示
    • 4-闭眼检测
    • 5-检测效果

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    课时介绍

    本课程从 基础认知切入,主要学习-输入数据处理方法

    课程介绍

    该视频主要讲述了如何配置整个系列课程所需的环境,特别强调了OpenCV和Python环境的重要性。推荐使用Anaconda进行配置,因为它集成了所需的所有工具包和IDE环境,如Jupyter Notebook。视频详细说明了Anaconda的安装过程,包括选择操作系统、Python版本以及安装后的基本使用。此外,还提到了如何在特定环境中使用pip安装所需库,并给出了环境配置完成后的验证方法。

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