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学习OpenCV图像处理系列视频专题

三个层次:一是获取最新版本的OpenCV,在自己的项目中使用起来,全部干货,快速上手;二是手把手地搭建图像处理软硬件框架,教你用200块钱预算搭建图像处理框架,开始干活;三是内容翔实的图像处理算法具体介绍和案例分析,提高核心能力。

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门课程

890

人学习

 

课程总时长:22小时54分钟

授课讲师:禾路

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讲师24h答疑
专题价 ¥188
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  • 从零开始的OpenCV实战视频课程(答题卡识别)

    15节 5小时22分钟
    课程目标:
    本课程更注重运用而非理论,因此即使你不具备基础知识,但是在一步一步的讲解中,按图索骥,也能够快速入门,并且建立起知识框架;   对于具备一定基础的开发者来说,学习本门课程能够加速对图像处理程序的理解,并且逐渐积累起自己的开发框架。   内容包括:1、综述。课程的核心是开发一个基于Opencv的“答题卡”识别系统。不仅包括算法,而且包括软件框架,而且包括硬件选配。2、OpenCV图像处理的环境配置。运行第一个测试程序验证运行环境的正确。我介绍的环境配置方法是最简单的;3、答题卡识别的算法分析1:算法效果预览,知识框架梳理。首先将实现的效果和实现效果的步骤展示出来,让同学获得整体认知,并且去自主查阅相关资料;4、答题卡识别的算法分析2:算法精讲。解决实际问题需要能够灵活运用各种算法工具;5、答题卡识别的算法分析3:算法精讲的继续和答题卡算法的小结;6、图像处理的硬件选配1:摄像头、光源的基本知识;7、图像处理的硬件选配2:如何以合适的价格获得能够进行图像处理实验的硬件环境?8、图像处理的硬件选配3:如何调整硬件,获得最好的采集效果?9、图像处理的软件框架1:为什么需要软件框架?目前实现了怎样的最简软件框架?10、图像处理的软件框架2:软件框架的基础构造。手把手搭建基础框架;11、图像处理的软件框架3:手把手搭建基础框架的继续。测试框架的效果。12、系统融合。如何将算法和软件融合?如何将软件和硬件融合?13、系统融合。如何采集实际的视频数据,获得最终的数据结果。14、OpenCV图像处理程序的发布,如何将图像处理程序交付给客户?加密狗选配的建议15:通过课程我们学到了什么?如何继续扩展应用于实际?
  • 学习OpenCV3.0初级实战视频课程

    15节 7小时29分钟
    课程目标:
    夯实读者和教者的基础知识能力,所以在制作的工程中,力图搞透每一个知识点、写清楚每一道习题;课程是以常用的知识点为主要内容的(删除了一些晦涩的东西),保证在一个月基本能够学完的总量;对于重要的知识点(SVD…),着重进行的数学推理,并且在需要的时候翻阅展示OpenCV源代码;遴选了习题,并且附上详尽的解答和分析。解答结果通过Github得到原书作者的审查。目录如下
  • 学习OpenCV3.0中级实战视频课程

    9节 4小时23分钟
    课程目标:
    第一课:离散傅里叶、余弦变换1.1傅里叶变换简介1.2OpenCV中的DFT1.3OpenCV中的DCT1.4例子和运用第二课:Canny变换、Hough变换和距离变换2.1Canny变换(补充自适应Canny变换和对图像强度的理解)2.2Hough变换2.3距离变换2.4习题讲解第三课:图像分割3.1floodfill和填充孔洞3.2watershed algorithm 3.3Grabcuts3.4习题相关第四课:自己动手,实现4.1“你的名字”滤镜第五课:直方图及其在5. 1图像处理方面的运用5.2由数据中创建直方图5.3直方图基本操作5.4直方图的比较和EMD算法5.5反向投影第六课:轮廓6.1轮廓分析用于二维码定位6.2寻找和绘制轮廓6.3具体分析轮廓数据结构6.4联通-筛选-特性分析6.5 3个扩展例子
  • OpenCV特征点提取和运用视频课程

    12节 5小时39分钟
    课程目标:
    视觉是人类最为重要的感觉。随着科学技术和计算机计算的不断发展,主要解决视觉问题的图像处理系统得到了长足的发展,涌现出许多优秀的框架,OpenCV是其中的代表。本课程是《学习OpenCV》系列课程的第3部分,之前已经有了《学习OpenCV初级》和《学习OpenCV中级》。由于之后的部分逐渐变得复杂,所以直接以课程分类好了。本门课程主要讲述特征点是什么?有什么作用?在OpenCV中和在实际项目中如何获得特征点?如果运用特征点解决实际问题。主要内容:预期目的:

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