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Python机器视觉-OpenCV课程主要涵盖了使用OpenCV库进行计算机视觉任务的基础到高级知识。课程内容包括图像处理、图像增强、图像复原、特征检测、目标检测等多个方面，旨在帮助学生掌握OpenCV的基本操作和高级应用，从而能够独立进行计算机视觉项目的开发。
1.图像处理基础：课程从基础的图像读取、显示与存储开始，逐步介绍图像的表示方法、色彩空间、图像
立等基本概念。通过学习，学生将掌握如何使用OpenCV进行基本的图像操作。
2.图像增强与复原：课程详细讲解了如何通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数来改善图像质量，以及如何通过去除噪声、模糊等失真来恢复图像的原始质量。通过实战案例，学生将学会使用OpenCV库的函数进行图像增强和复原。
3.特征检测与目标检测：课程进一步深入到图像梯度与边缘检测、图像金字塔、轮廓检测与匹配等高级技术。此外，还包括如何使用直方图均衡化增强图像对比度、模板匹配、傅里叶变换等应用。通过这些技术，学生可以实现对图像特征的有效提取和目标检测。
4.实战项目：课程还包括多个实战项目，如信用卡数字识别、文档扫描OCR识别、全景图像拼接、停车场车位识别、答题卡识别判卷等，旨在让学生通过实际操作来巩固所学知识，提高解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够熟练掌握OpenCV的基本操作和高级应用，为从事计算机视觉相关的工作或研究打下坚实的基础。无论是对于初学者还是有一定基础的开发者来说，这门课程都是非常有价值的学习资源。
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课程大纲
672课时
188课时
141课时
36课时
36课时
45课时
215课时
85课时