Opencv计算机视觉图像识别实战
Opencv计算机视觉实战课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂，用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习，课程中所有代码均使用Python完成，在实战中首先讲解整体解决方案，接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果，提供全部课件及项目中所使用代码和数据。
试看链接：https://pan.baidu.com/s/1fFBTjo9n33-eJbegzlYDog?pwd=jgw8
目录大纲：
├──1课程简介与环境配置 | ├──0-课程简介~1.mp4 4.35M | ├──1-Python与Opencv配置安装~1.mp4 52.90M | └──2-Notebook与IDE环境~1.mp4 100.62M ├──2图像基本操作 | ├──1-计算机眼中的图像~1.mp4 54.78M | ├──2-视频的读取与处理~1.mp4 106.29M | ├──3-ROI区域~1.mp4 24.82M | ├──4-边界填充~1.mp4 44.57M | └──5-数值计算~1.mp4 83.45M ├──3阈值与平滑处理 | ├──0-图像阈值~1.mp4 60.00M | ├──1-图像平滑处理~1.mp4 43.99M | └──2-高斯与中值滤波~1.mp4 39.68M ├──4图像形态学操作 | ├──1-腐蚀操作~1.mp4 30.16M | ├──2-膨胀操作~1.mp4 26.79M | ├──3-开运算与闭运算~1.mp4 16.47M | ├──4-梯度计算~1.mp4 10.43M | └──5-礼帽与黑帽~1.mp4 35.61M ├──5图像梯度计算 | ├──1-Sobel算子~1.mp4 33.31M | ├──2-梯度计算方法~1.mp4 52.02M | └──3-scharr与lapkacian算子~1.mp4 47.87M ├──6边缘检测 | ├──1-Canny边缘检测流程~1.mp4 29.70M | ├──2-非极大值抑制~1.mp4 24.81M | └──3-边缘检测效果~1.mp4 61.35M ├──7图像金字塔与轮廓检测 | ├──1-图像金字塔定义~1.mp4 35.16M | ├──2-金字塔制作方法~1.mp4 43.48M | ├──3-轮廓检测方法~1.mp4 27.14M | ├──4-轮廓检测结果~1.mp4 64.64M | ├──5-轮廓特征与近似~1.mp4 56.24M | ├──6-模板匹配方法~1.mp4 99.43M | └──7-匹配效果展示~1.mp4 43.78M ├──8直方图与傅里叶变换 | ├──1-直方图定义~1.mp4 36.87M | ├──2-均衡化原理~1.mp4 55.79M | ├──3-均衡化效果~1.mp4 49.65M | ├──4-傅里叶概述~1.mp4 76.01M | ├──5-频域变换结果~1.mp4 41.63M | └──6-低通与高通滤波~1.mp4 57.90M └──9项目实战-信用-卡数字识别 | ├──1-总体流程与方法讲解~1.mp4 24.58M | ├──2-环境配置与预处理~1.mp4 54.86M | ├──3-模板处理方法~1.mp4 31.63M | ├──4-输入数据处理方法~1.mp4 35.69M | └──5-模板匹配得出识别结果~1.mp4 83.14M ├──10项目实战-文档扫描OCR识别 | ├──1-整体流程演示~1.mp4 35.34M | ├──2-文档轮廓提取~1.mp4 33.33M | ├──3-原始与变换坐标计算~1.mp4 31.88M | ├──4-透视变换结果~1.mp4 45.79M | ├──5-tesseract-ocr安装配置~1.mp4 48.28M | └──6-文档扫描识别效果~1.mp4 49.20M ├──11图像特征-harris | ├──1-角点检测基本原理~1.mp4 24.57M | ├──2-基本数学原理~1.mp4 37.99M | ├──3-求解化简~1.mp4 41.04M | ├──4-特征归属划分~1.mp4 92.63M | └──5-opencv角点检测效果~1.mp4 78.64M ├──12图像特征-sift | ├──1-尺度空间定义~1.mp4 48.43M | ├──2-高斯差分金字塔~1.mp4 40.05M | ├──3-特征关键点定位~1.mp4 74.20M | ├──4-生成特征描述~1.mp4 40.07M | ├──5-特征向量生成~1.mp4 93.85M | └──6-opencv中sift函数使用~1.mp4 50.58M ├──13案例实战-全景图像拼接 | ├──1-特征匹配方法~1.mp4 41.66M | ├──2-RANSAC算法~1.mp4 59.86M | ├──2-图像拼接方法~1.mp4 80.04M | └──4-流程解读~1.mp4 35.49M ├──14项目实战-停车场车位识别 | ├──1-任务整体流程~1.mp4 65.98M | ├──2-所需数据介绍~1.mp4 51.45M | ├──3-图像数据预处理~1.mp4 73.46M | ├──4-车位直线检测~1.mp4 98.27M | ├──5-按列划分区域~1.mp4 83.18M | ├──6-车位区域划分~1.mp4 103.24M | ├──7-识别模型构建~1.mp4 64.92M | └──8-基于视频的车位检测~1.mp4 92.03M ├──15项目实战-答题卡识别判卷 | ├──1-整体流程与效果概述~1.mp4 51.43M | ├──2-预处理操作~1.mp4 29.90M | ├──3-填涂轮廓检测~1.mp4 32.01M | └──4-选项判断识别~1.mp4 101.16M ├──16背景建模 | ├──1-背景消除-帧差法~1.mp4 27.38M | ├──2-混合高斯模型~1.mp4 47.22M | ├──3-学习步骤~1.mp4 57.30M | └──4-背景建模实战~1.mp4 64.97M ├──17光流估计 | ├──1-基本概念~1.mp4 25.83M | ├──2-Lucas-Kanade算法~1.mp4 30.07M | ├──3-推导求解~1.mp4 43.05M | └──4-光流估计实战~1.mp4 123.48M ├──18Opencv的DNN模块 | ├──1-dnn模块~1.mp4 33.72M | └──2-模型加载结果输出~1.mp4 62.99M ├──19项目实战-目标追踪 | ├──1-目标追踪概述.mp4 44.57M | ├──2-多目标追踪实战.mp4 31.41M | ├──3-深度学习检测框架加载.mp4 39.46M | ├──4-基于dlib与ssd的追踪.mp4 67.27M | ├──5-多进程目标追踪.mp4 23.02M | └──6-多进程效率提升对比.mp4 74.48M ├──20卷积原理与操作 | ├──1-卷积神经网络的应用.mp4 30.22M | ├──2-卷积层解释.mp4 17.16M | ├──3-卷积计算过程.mp4 22.62M | ├──4-pading与stride.mp4 20.85M | ├──5-卷积参数共享.mp4 14.44M | ├──6-池化层原理.mp4 12.74M | ├──7-卷积效果演示.mp4 21.99M | └──8-卷积操作流程.mp4 36.59M ├──21项目实战-疲劳检测 | ├──1-关键点定位概述.mp4 25.99M | ├──2-获取人脸关键点.mp4 32.54M | ├──3-定位效果演示.mp4 41.24M | ├──4-闭眼检测.mp4 68.01M | └──5-检测效果.mp4 36.72M
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