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- 课程大纲
适合人群:
对图像处理感兴趣的,在学本科生与研究生,中高级开发人员。计算机视觉开发人员、使用OpenCV开发者
你将会学到:
帮助OpenCV开发人员理解与学习图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际,基于真实案例学习,用代码实现多个演示程序激发学习热情,提升解决问题能力,认真学完课程,有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。
课程简介:
基于OpenCV**版本3.2 讲述,详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用,基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法,通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例,讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。
课程大纲-OpenCV图像分割实战视频教程
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KMeans方法-图像分割KMeans方法概述OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分割
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[23:57]开始学习5
高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类GMM方法概述OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分类
「仅限付费用户」点击下载“OpenCV 3.2 图像分割实战课程-02.pdf”
[35:50]开始学习6
高斯混合模型(GMM)方法-图像分割GMM方法概述OpenCV相关代码演示 - 数据聚类 - 图像分割
「仅限付费用户」点击下载“OpenCV 3.2 图像分割实战课程-02.pdf”
[30:10]开始学习8
分水岭分割方法-对象分离与计数01图像形态学操作分水岭分割方法原理OpenCV相关API介绍代码演示
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[27:23]开始学习9
分水岭分割方法-对象分离与计数02图像形态学操作分水岭分割方法原理OpenCV相关API介绍代码演示
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[25:15]开始学习11
Grabcut原理与演示应用-原理Grabcut介绍Grabcut OpenCV API介绍代码演示
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[27:46]开始学习12
Grabcut原理与演示应用-代码演示Grabcut介绍Grabcut OpenCV API介绍代码演示
「仅限付费用户」点击下载“OpenCV 3.2 图像分割实战课程-04.pdf”
[26:40]开始学习
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