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OpenCV+Tensorflow入门与提升

从图像处理的基础开始,基于OpenCV与tensorflow基础知识学习,到图像与视频处理分析,数据训练与自定义对象识别,系统化学习图像处理与视频分析,对象检测技术。学习opencv与tensorflow框架的应用开发技术。

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门课程

88734

人学习

课程总时长

贾志刚

讲师评分:4.9

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系统化学习
 
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第一阶段:  OpenCV与tensorflow编程基

2门课程41760

从基础开始学习OpenCV图像处理技术,与tensorflow编程技术,学习图像卷积,神经网络与验证码识别,学习OpenCV与tensorflow框架编程基础知识

  • OpenCV Python零基础入门视频教程

    21节6小时16分钟
    课程目标:
    让零基础完全不懂OpenCV与图像处理的初学者,初步学习图像处理与OpenCV基本知识;学习OpenCV Python基础API与Numpy包中关于Scalar部分的数据处理内容。本课程详细解释了图像的基本概念、通道、色

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    • OpenCV Python图像处理进阶教程视频课程

      17节5小时20分钟
      课程目标:
      对有一定基础的研发者,学习图像卷积模糊、边缘梯度计算,一阶导数算子与二阶导数算子的运算,自定义滤波、高斯与椒盐噪声图像生成与图像去噪声增强,学习直方图对比与反向投影技术,利用它们解决实际问题,学习模板匹配与图像金字塔,利

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      第二阶段:  视频分析与对象检测实战学习

      1门课程36300

      通过图像分析与案例学习,学习视频与图像分析,tesnorflow object detection API 框架,学习数据标注处理与训练,模型使用。

      • OpenCV Python图像与视频分析教程

        31节10小时5分钟
        课程目标:
        基于OpenCV Python框架,详细讲述图像二值化的各种方法,二值图像分析的连通组件分析,轮廓发现与轮廓分析,轮廓测量,几何距分析,距离变换、点多边形测试, 基于HU距不变性的轮廓匹配与几何形状识别案例,基于图像形态

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