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OpenCV实战之超广角拍照算法开发
拍照是手机中的一项重要功能,目前常见的千元机中都包含数个相机模组,能够实现虚化拍照、美颜、广角拍照、夜景等功能。手机是一个拥有巨大销量的电子产品,因此成为图像处理算法的一个重要落地场景。很多AI公司聚焦于此,如虹软、旷视等;也有众多手机厂自研相关算法,如OPPO、VIVO、小米等。 因此如上述的一些算法供应商或者手机OEM厂商,都会发布图像算法工程师的岗位,其薪酬具有相当的竞争力;同时也会要求对拍照算法有一定的项目经验,能够根据市场需求开发相关的图像处理算法。 基于上述背景,本课程聚焦于广角拍照算法领域,主要内容围绕着广角相机拍照算法的开发而展开。相比于普通相机模组广角相机模组具有更大的FOV,手机中用于拍摄具有更大视野需求的风景、建筑、合照等。 但广角相机成像原图中存在着畸变,一般需要进行相关处理以得到更符合人眼观察习惯的结果图像。 课程内容组成如下,包括相机成像模型、相机标定、畸变校正、图像插值等众多知识点;同时提供教学资料和学习源码,源码下载地址位于教学PPT第二讲中。 通过该课程的学习,你将了解从零开始开发广角相机拍照算法的过程,并通过项目实战掌握其中涉及的各个图像处理领域的知识点。这里使用Windows平台,基于VS2015与OpenCV3.4.6版本进行代码开发,对学习者相对更容易上手与代码调试。学习过程中若遇到问题可通过学习网站交流通道提问,作者将尽力及时解答。
共7节 271人已学习¥39.0 免费试学 - 计算机视觉
OpenCV实战之人脸美颜美型算法
人脸美颜美型是十分常见的图像处理功能,应用于手机拍照、视频直播、视频会议等图像视频流处理领域。如下图所示是一款拍照软件中针对人脸美颜美型功能的具体介绍。 人脸美颜美型是一个综合性较高的算法,包括基于机器学习的人脸与关键点检测,与常见传统图像处理方法,如图像滤波,图像融合,形态学操作、图像变形等。每一个知识点都涉及某个研究领域,具有较高的算法学习与工程实践意义。 同时由于当前视频直播的火热,以及疫情下线上会议办公的更加流行,都使人脸美颜美型方面的应用需求越发强烈;相对应的很多公司都设立了着重研发美颜美型算法的开发岗位。在这种背景下如果具有人脸美颜美型算法相关的开发与应用经验,将会有力地提高就业/工作竞争力。 鉴于此,笔者设计了一套基于OpenCV实现一套比较完整的人脸美颜美型算法的课程,将实现包括磨皮、美白、大眼、瘦脸、下巴收放、瘦鼻等功能,算法效果如下几张动图所示。 课程框架如下图所示,我们将从开发环境搭建到每个子功能的实现逐一讲解,详细介绍每项功能的需求分析、功能定义与原理设计。 在开发该套算法的过程中我们将学习并应用如人脸及关键点检测、肤色检测、图像滤波、图像提亮、图像融合、图像变形、图像插值等知识点。因此这将是一个复杂度较高,同时干货满满的实战课程。 通过该课程的学习,你将了解从零开始开发一套人脸美颜美型算法的过程,并通过项目实战掌握其中涉及的各个图像处理领域的知识点。更重要的是,课程中通过需求分析——功能定义——原理设计——编程实战的流程来让你掌握比较复杂的图像算法开发流程剖析与实施的技能,这将会在你后续的科研/项目开发过程中发挥更大的作用。 这里使用Windows平台,基于VS2015与OpenCV3.4.6版本进行代码开发,对学习者相对更容易上手与代码调试。课程资料包括视频、PPT与源码,均提供下载学习;学习过程中若遇到问题可通过学习网站交流通道提问,作者将尽力及时解答。
共13节 1099人已学习¥79.0 免费试学 - 计算机视觉
OpenCV实战之单目相机标定与三维定位
相机是产生图像数据的硬件,广泛应用于消费电子、汽车、安防等领域。 相机如何实现成像?像素与真实世界中的物体之间是如何联系?这属于相机成像问题,它是图像处理中的经典研究内容,以此为基础衍生出相机标定、图像变换、立体视觉、单目测距等研究领域。 目前火热的自动驾驶领域中,相机标定、基于相机内外参的立体视觉也是其基础入门知识。因此对于图像处理领域的研究人员/工程师,理解并掌握相机的成像原理与相机标定的技能,十分重要。 本课程的主要内容为基于OpenCV对单目相机进行标定,同时配合标靶实现三维空间中标靶的定位。通过该系列课程的学习,你将掌握1)相机的成像原理;2)相机内参、外参的定义与作用;3)PC端相机的数据采集与内参标定;4)如何实现单目相机的测距。课程结构如下图所示,课程资料包括PPT、文档、源代码均提供下载学习,源代码下载地址位于第二讲PPT中。
共6节 1275人已学习¥39.0 免费试学
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谢泽
算法专家
本硕就读于某985高校,目前就职于某独角兽公司担任算法专家职位。具有多年的图像算法开发经验,参与开发的算法已在数十个项目中量产,多项算法相关的国家发明专利已被受理,两项已被授权。相信通过我的课程你可以提升解决算法开发与实际量产中问题的能力。
课程数 3 学生数 2645