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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
高校学生，科研工作者，图像处理爱好者，图像处理项目开发者
你将会学到：
掌握RK3399+QT+OpenCV实现嵌入式实时图像增强项目
- 牢固理解Gauss算法原理，进一步掌握OpenCV在RK3399上的部署使用
- 初步了解血管增强算法和扫描增强算法
- 掌握如何在Linux系统上面编写QT+OpenCV程序
课程简介：
在我主要负责实现的“血管增强”“白板扫描增强”等实时类项目中，都不约而同地有以下需求：
1、要求速度，追求10fps以上的刷新；
2、要求嵌入式，希望能够部署在小型化系统上；
3、界面不复杂，但是希望能够通过按键、串口通信等方式进行控制；
4、浸入式需求，也就是这样一个系统只做这样一个事情……
结合实际工作实际，我做了“软、硬”件两个方面的专项研究：
算法优化的系统方法 ： GaussFilter
硬件及工具链的选择 ： Rk3399
本门课程 ，就是在这些研究上的经验交流和资料分享。具体细节，请看综述。
课程大纲-基于RK3399和OpenCV实现实时视频增强
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L2_RK3399上OpenCV基础环境的构建1、RK3399的选型：对比树莓派以及jetson nano2、RK3399上OpenCV基础环境的构建3、 MIPI采集方法的优点和弊端4、简单提及串口通信和GPIO按键控制5、 简单提及 Camera模组、近红外改装
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[34:40]开始学习4
L4_开源的Qt+OpenCV的视频图像处理平台当我们视频图像处理程序需要解决“跨平台”问题的时候，OpenCV+Qt是一种很好的选择。GOQtTemplate3为一款开源的、功能强大的多平台视频图像平台，经过较长时间打磨和实际项目检验，已经比较成熟。 希望这里提供的相关内容能够为大家解决实际问题带来切实帮助； 期望这里展示的解决问题的方法思路能够为大家进行相关研究提供一些灵感。
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[25:44]开始学习6
L6_高斯滤波的算法优化1、优化的目的目标和原则方法是什么？2、GaussFilter算法优化现状3、典型实现（Derche/stack/递归）4、不可忽视的应用层面优化5、提及结合CPU的优化
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[20:08]开始学习7
L7_基于RK3399和OpenCV实现实时视频增强（1）1、设备补充2、知识复习3、性能优化4、定量分析5、结果建议
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[16:53]开始学习8
L8_基于RK3399和OpenCV实现实时视频增强(2)1、视频增强和实现目标2、增强算法原理简介3、算法提出和模拟4、算法实现5、算法评测
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[27:27]开始学习9
L3_基于RK3399和OpenCV实现实时视频增强31、近红外例子：血管增强 例子介绍2、基本原理3、研究过程4、算法实现5、算法评测
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[39:22]开始学习
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