从零开始的OpenCV+Csharp实战演练视频课程

一步一步,介绍包括环境搭建,算法分析,200块钱以内的硬件环境选购和搭建,基于CSharp+OpenCV的视频采集和图像处理软件框架的搭建,软件的打包、加密和分发等相关内容。目能够使研发者能够形成开发一个完整图像处理项目的能力;并且...

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初级 10课时 4小时42分钟 2018/11/06更新

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适合人群:

在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者

课程目标:

一步一步,介绍包括环境搭建,算法分析,200块钱以内的硬件环境选购和搭建,基于CSharp+OpenCV的视频采集和图像处理软件框架的搭建,软件的打包、加密和分发等相关内容。目能够使研发者能够形成开发一个完整图像处理项目的能力;并且培养分析问题、解决问题的意识。

课程简介:

和前面一个课程相比,这次课程主要特点为:

a、采用Csharp直接调用Opencv函数的运行机制(不需要调用Emgucv等库,只有Csharp和OpenCV,中间的调用机制就是CLR),充分利用Csharp较为便捷的界面编写能力;

b、在答题卡算法这块进行了提炼,更方便理解和复用;

c、采集硬件这块采用的是“高拍仪”,在总价不变的情况下,获得更好的图像采集效果。

此外,课程中融入了我在这两年过程中集中的收获体验,很多心得,颇有价值。


从零开始的OpenCV+Csharp实战(提纲)

 

1、课程综述。课程的核心是开发一个基于Opencv+Csharp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。

实际上,应该称这样的系统为“Optical Mark Recognition (OMR)”更为合适——一旦我们将原理理解、将环境搭建成功,便能够快速运用到多种项目实践中去。

2、硬件基础知识和选配。摄像头、光源的基本知识、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?

3、软件框架1。关于软件框架选择的思考:为什么需要软件框架?目前实现了怎样的最简软件框架?

4、软件框架2。软件框架的基础构造。直接使用我配置交付的代码环境,手把手搭建基础框架;

5、软件框架3。解释原理(clr基本原理),解决可能存在的问题,测试框架的效果。

6、算法分析1。识别简单的答题卡。

7、算法分析2。识别复杂的答题卡上。

8算法分析3识别复杂的答题卡下。

9、系统融合2。处理实时视频的图像处理算法的特点和对策,如何采集实际的视频数据,获得最终的数据结果。如何将算法和软件有效融合,以及编写高质量代码需要注意的地方。

10、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,并进行课程总结。

 


中文答题卡.png

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课程大纲-从零开始的OpenCV+Csharp实战演练视频课程

5

条学员评分 超过  “计算机视觉”   88%的课程
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