图像处理的硬件选配3

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研发者来说，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，获得较好的采集效果？

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？